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'T세포'통합검색 결과 입니다. (3건)

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"고형암에 '강력한' mRNA 치료 효과 체내서 구현"

국내 연구진이 고형암 치료 효과를 체내에서 생성하는 새로운 치료법을 개발했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 고형암 세포치료제의 치료 효과를 체내에서 구현할 수 있는 mRNA 치료제를 개발했다고 11일 밝혔다. 고형암에 대응한 세포 치료제가 종양 침윤 T세포 기반으로 개발됐으나, 처리과정이 복잡하고 시간이 많이 걸리는 단점이 있었다. 연구진이 치료효과를 체내에서 구현할 방법을 새로운 mRNA에서 찾았다. 연구진은 mRNA 지질나노입자를 활용해 종양 침윤 T세포 기반 세포치료제를 체내에서 구현할 수 있는 기술을 개발했다. T세포의 체외 증식에 필요한 항 CD3 항체를 세포막 표면에 발현될 수 있는 형태로 설계하고, 이를 암호화하는 mRNA를 탑재한 지질나노입자를 제작했다. 개발한 mRNA 지질나노입자는 종양 내로 주입되었을 때, 종양 내 대식세포 및 암세포에 전달돼 세포막 표면에 항 CD3 항체를 발현시킨다. 종양 관련 대식세포의 세포막에 발현된 항 CD3 항체는 대식세포의 다양한 공동자극분자, 사이토카인과 함께 종양 침윤 T세포의 증식을 유도할 수 있고, 암세포의 세포막에 발현된 항 CD3 항체는 증식된 종양 침윤 T세포와 암세포의 상호작용을 증가시켜 항암 치료 효능을 증진시킨다. CD3는 면역세포의 일종인 T세포 표면에 발현되어 있는 물질이고, 이에 붙는 단백질 표적 항체가 항CD항체다. 개발된 mRNA 치료제는 다양한 고형암 동물 모델에 주입했을 때, 종양 내에서 종양 침윤 T세포의 활성화 및 증식을 유도해 항암 치료 효과를 나타냈다. 또한, 항 PD-1 치료제가 효과가 없다고 알려진 고형암 동물 모델에서 항 PD-1 치료제와의 병용 처리 했을 때 항암 치료효과가 배가됐다. 연구팀은 주로 피부암 테스트를 많이 거쳤다. 박지호 교수는 “환자 접근성이 낮은 기존 고형암 세포치료제의 한계를 극복했다"며 "세포치료제의 강력한 치료 효능을 기대할 수 있는 새로운 고형암 치료 방식이 될 수 있을 것"으로 기대했다. 연구결과는 나노기술 분야 국제학술지 'ACS 나노(Nano)(11월 11일)에 게재됐다.

2024.12.11 15:43박희범

KBDCA 한국혈액암협회, 피부 T세포 림프종(CTCL) 성명 발표

“두피부터 발끝까지, 제 주변 바닥이 설탕 포대처럼 비정상적인 각질로 뒤덮여 있고, 손발이 전부 갈라지고 찢어졌습니다”(한국 CTCL 환우) “CTCL 때문에 목에 큰 종양이 생겼어요. 마치 저한테 벽돌이 붙어있는 것 같았어요”(영국 CTCL 환우) “이 질환에서 제게 가장 견디기 힘든 점은 증상이 얼굴이나 손 같이 노출된 부위에 나타나기 때문에 가급적이면 외출하지 않으려고 노력한다는 거예요. 제가 꼭 뭘 잘못한 것처럼 사람들이 저를 보는 시선을 못 견디겠어요”(중국 CTCL 환우) KBDCA 한국혈액암협회는 지난 14일 '행동의 시간 : 피부 T세포 림프종(CTCL) 치료 개선을 위한 글로벌 환자 중심 합의'를 골자로 한 환자 중심 글로벌 합의 성명서를 발표했다. KBDCA 한국혈액암협회는 한국 대표로 환자의 의료 서비스 개선을 위해 함께 했으며, 글로벌 Lymphoma Coalition, 영국 Lymphoma action, 독일 HKND 등 총 11개국이 참여했다. 성명서를 통해 피부 T세포 림프종(CTCL) 질환에 대한 비환우들의 인식을 제고하고 보건당국, 병원 및 의료인에게 12가지 조치 안내를 통해 치료 및 지원을 강화해 줄 것을 전달했다. 구체적으로 '보건당국에는 ▲CTCL을 다루는 지역 임상의가 전문가에게 환자를 의뢰하고 리소스를 원활하게 활용할 수 있도록 지원 ▲임상의가 다학제팀(MDT)을 설립할 수 있도록 (또는 기존 팀과 연결될 수 있도록) 지원 ▲자원이 부족한 국가에 사용할 수 있는 자원 확장 ▲진단 및 기록 공유용 신기술에 투자 ▲희귀질환에 대한 현지 교육에 자금 지원 방법 규정 ▲임상 지침의 질병 단계에 대한 인식 및 합의 유도 ▲CTCL에 관한 인식을 개선하려는 임상의의 노력을 지원 등의 역할을 요구했다. 또 병원/클리닉에는 ▲CTCL MDT 생성이나 연결을 용이하게 지원 ▲CTCL 사례를 다룰 때 기관 간의 원활한 소통 구축을, CTCL 임상의에게는 ▲CTCL 사례에서 임상팀 간의 명확한 소통 보장 ▲비전문가 및 지역 임상의와 CTCL에 대해 적극적 소통 ▲CTCL 교육을 주도하기 위해 의료단체 및 환자 그룹과 협업 등을 제시했다. 피부 T세포 림프종(CTCL)은 피부에 나타나는 여러 유형의 희귀 혈액암으로 비호지킨 림프종의 희귀군에 해당한다. 계속되는 가려움증이 동반되는 지속적인 피부 반점으로 나타나 습진 및 건선 등의 질환으로 오진되며, 진단까지 평균 3~4년의 기간이 소요된다. 피부 T세포 림프종의 아형으로는 균상식육종(MF), 세자리 증후군(SS)이 있으며, 균상식육종(MF)은 피부 발적과 발진, 건조한 비늘 모양인 반점 또는 플라크, 일부 경우에서는 피부 종양이 나타난다. 세자리 증후군(SS)은 균상식육종(MF)보다 드물지만 공격적인 형태로 전신 발적과 심한 가려움증, 피부 각질을 유발한다. 이에 따라 피부 T세포 림프종(CTCL)을 앓고 있는 사람들은 신체적 어려움뿐만 아니라 정서적, 사회적 고립감을 겪는다. 한국혈액암협회 박정숙 국장은 “피부로 증상이 나타나는 CTCL 질환 특성상 상당수의 환자들이 아토피나 피부질환으로 오인해 피부과를 전전하며 적절한 치료 시기를 놓치는 경우가 많았다”며 “이번 성명을 통해 CTCL에 대한 올바른 인식 확산이 이뤄져 더는 고통 속에 방치되는 환자들이 생겨나지 않도록, 한국혈액암협회는 앞으로도 한국의 CTCL 환우분들을 위해 사회적 인식 변화를 위해 함께 하겠다”고 말했다.

2024.05.20 11:20조민규

패혈증 진단과 예후 예측 가능한 AI 모델 개발

패혈증을 빠르고 정확하게 진단하고 예후를 예측할 수 있는 AI 모델이 개발됐다. 연세대의대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수와 김종현 연구원, 세브란스병원 호흡기내과 정경수 교수·성민동 강사, 토모큐브 민현석 박사는 CD8 T세포의 3D 이미지 데이터를 활용해 패혈증을 진단하고 예후를 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 밝혔다. 특히 정확도가 99% 이상을 보인다는 설명이다. 패혈증은 감염에 대한 비정상적인 인체 반응으로 주요 장기에 장애가 발생하는 질환으로 빠르게 여러 장기에 영향을 미치기 때문에 높은 발병률과 사망률을 보인다. 또 패혈증에 대한 면역반응은 복잡하고 환자마다 다르게 나타나기 때문에 빠른 조기 진단과 신속한 조치가 중요하다. 현재 패혈증 진단에 사용되는 대표적인 바이오마커인 C-반응성 단백질(CRP), 프로칼시토닌(PCT) 등은 지연된 반응으로 진단이 늦다. 또 염증지표인 인터류킨-6(IL-6)과 같은 바이오마커는 표준화가 부족해 진단 결과를 해석하는데 어려움이 있어 새로운 바이오마커 발굴이 필요한 상황이다. 연구팀은 면역세포 CD8 T세포 이미지 데이터와 AI 모델을 활용해 패혈증의 진단과 예후를 예측할 수 있을지 확인했다. 패혈증 회복군 8명의 혈액샘플에서 CD8 T세포를 분리해 이미지를 홀로토모그래피 현미경을 사용해 ▲패혈증 쇼크 진단 시점(T1) ▲패혈증 쇼크 해소 시점(T2) ▲퇴원 전(T3) 세 시점을 나눠 촬영했다. 홀로토모그래피 기술은 세포 구조 변화에 영향을 주는 염색 과정 없이 살아있는 면역세포의 3D 영상을 빠르고 안정적으로 얻을 수 있다. 각 시점에 촬영한 이미지를 딥러닝 기반의 AI 분류 모델을 통해 건강한 대조군 20명의 이미지와 비교분석했다. 패혈증 쇼크 진단 시 채취된 이미지는 패혈증 쇼크의 진단 가능성을 평가에 사용됐으며, 생존 환자군과 비생존 환자군의 패혈증 쇼크 진단 시 채취된 이미지는 패혈증 쇼크의 예후를 예측하는데 사용됐다. AI 모델의 예측 성능을 수신기 작동 특성 곡선(AUROC) 지표로 분석했다. AUROC는 'ROC 곡선의 아래 면적'이라는 뜻으로 어떤 질환을 진단하기 위한 특정 검사도구의 진단 정확도를 나타내는 통계 기법으로 AI 모델의 성능평가 지표로 주로 사용된다. 통상적으로 1에 가까울수록 성능이 뛰어나며 0.8 이상인 경우 고성능 모델로 평가된다. 분석 결과, 패혈증 진단을 위해 하나의 세포 이미지만 사용했을 때 AI 모델의 예측 정확도(AUROC)는 0.96(96%)을, 두 개의 세포 이미지를 사용했을 때는 0.99(99%) 이상의 높은 성능을 보였다. 예후 예측 모델에서도 단일 세포 이미지로 0.98(98%)의 정확도를 보였으며, 두 개의 세포 이미지를 사용했을 때는 0.99(99%) 이상의 높은 성능을 나타냈다. 정경수 교수는 “이번 연구를 통해 CD8 T세포의 삼차원 이미지가 패혈증의 바이오마커로서의 역할을 규명할 수 있었다”며 “AI 모델을 통해 패혈증 환자의 진단 및 예후 예측을 신속하고 정확하게 수행함으로써 환자 개인에 적합한 치료 결정을 내리는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구 결과는 국제학술지 '라이트: 사이언스 앤드 어플리케이션스(Light: Science&application, IF 19.4)' 최신호에 게재됐다.

2024.01.12 13:32조민규

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