"노화 늦추는 단백질 찾았다… 노화·퇴행성 질환 치료 새 단서"

KAIST 연구진, RNASEK 역할 규명…장수·건강 유지 핵심 역할

 한국과학기술원(KAIST)은 생명과학과 이승재 교수 연구팀과 김윤기 교수·이광록 교수 연구팀이 공동으로 원형 RNA(circular RNA)를 분해하는 효소인 RNASEK(알엔에이즈케이) 단백질이 노화를 늦추고 수명을 늘리는 데 중요한 역할을 한다는 사실을 발견했다고 20일 밝혔다.

 그동안 원형 RNA는 안정성이 높아 분해되지 않고 나이가 들수록 세포에 축적되는 '노화의 지표' 정도로 알려졌다.

 연구팀은 원형 RNA의 축적이 노화에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 이를 조절하는 세포 내 관리 시스템이 존재하는지 살펴봤다.

 또 노화가 진행되면서 RNASEK의 양이 감소하면서 원형 RNA가 세포 안에 비정상적으로 많이 축적되는 반면, RNASEK의 양을 인위적으로 늘리면 생존 기간이 늘어나는 것을 밝혔다.

 이는 세포 내 원형 RNA를 적절히 제거하는 과정이 장수와 건강 유지에 매우 중요하다는 것을 의미한다.

 원형 RNA가 서로 뭉쳐 독성을 만드는 현상을 RNASEK가 막아 준다는 사실도 밝혀냈다.

 원형 RNA가 많이 쌓이면 세포 안에 '스트레스 과립'(stress granule)이라는 세포 기능을 떨어뜨리고 노화를 촉진하는 덩어리가 비정상적으로 형성되는데 RNASEK가 이를 억제하고 세포의 정상 상태를 유지하도록 돕는 것이다.

 이런 현상은 예쁜꼬마선충뿐 아니라 생쥐와 인간 세포에서도 동일하게 나타났다.

 연구진은 노화 조절 메커니즘을 규명함으로써 향후 RNASEK를 이용해 인간 노화와 퇴행성 질환 치료 방법 개발 가능성을 제시했다고 자평했다.

 이승재 교수는 "지금까지 원형 RNA는 안정성이 높아 나이가 들수록 축적되는 노화의 지표 정도로만 여겨졌다"며 "이번 연구를 통해 원형 RNA가 노화를 유발하고, 이를 제거하는 RNASEK가 노화를 늦춰 건강한 장수를 유도하는 핵심 조절자임을 확인했다"고 설명했다.


의료.병원,한방

더보기
정부, AI 기반 디지털 의료기기 상용화 전방위 지원
정부가 인공지능(AI)을 활용한 디지털 의료기기의 상용화를 위해 임상부터 평가, 보험 등재에 이르기까지 전방위 지원에 나선다. 보건복지부는 31일 'AI 응용제품 신속 상용화 지원사업' 설명회를 열어 디지털 의료기기 제조기업을 대상으로 사업 취지와 내용, 참여 시 필요 사항 등에 관해 설명했다. 이번 사업은 범정부 차원에서 신속한 '인공지능 전환'(AX) 지원을 위해 추진하는 프로젝트 중 하나로, 보건의료 분야의 AI 도입을 가속하기 위해 추진된다. 복지부는 AI 기반 디지털 의료기기의 신속한 상용화를 위해 80억원을 투입한다. 보건의료 분야는 유망한 AI 기술이 개발되고 식약처 인허가를 획득하더라도 실제 현장에 도입되기까지 임상과 평가 등을 거쳐야 해 상용화까지 긴 시간이 소요되는 어려움을 겪어왔다. 이번 사업은 AI 기반 디지털 의료기기 중 허가를 받고 시장 진입 단계에 있는 제품을 보유한 기업과 이를 실제 사용할 병원급 의료기관들이 컨소시엄을 만들어 진행된다. 사업에 선정된 컨소시엄은 올해부터 내년까지 시장 진입에 필요한 다기관 임상, 임상 데이터 축적, 경제성 평가, 보험 등재 등에 필요한 비용을 폭넓게 지원받는다. 의료기관 진입과 매출 확대를 위한

학회.학술.건강

더보기
2035년 고려대 동탄병원 개원…"AI 기반 미래의학 기술 집약"
고려대의료원이 2035년 개원을 목표로 '동탄 제4고려대병원' 건립을 본격화했다. 의료원은 안암·구로·안산병원에 이어 설립될 고려대 동탄병원에 자율형 인공지능(AI) 기반의 미래 의학 기술을 집약한다는 방침이다. 고려대의료원은 지난 30일 포시즌스호텔 서울에서 기자간담회를 열고 동탄병원의 비전을 설명했다. 의료원에 따르면 동탄병원은 AI 기반 스마트병원으로서 디지털 병리, 이미징센터, 유전자센터, 세포치료센터 등 미래 의료 기술과 인프라가 집약된다. 또 의료진이 기존 행정사무에서 80% 이상 해방돼 최대한 환자들에게 집중할 시간을 갖게 하는 것을 핵심 목표로 하고 있다. 이를 위해 스스로 상황을 판단하고, 업무를 완수하는 '에이전틱 AI'(Agentic AI)가 병원 운영에 적용된다. AI가 환자의 입·퇴원, 가용 수술실을 초 단위로 분석해 환자 내원 시 최적의 병상을 확보하고 진료팀을 매칭하는 것이다. 이와 함께 동탄병원은 거대언어모델(LLM) 기반의 차세대 의료 정보 시스템으로 진료 정확도와 행정 효율을 높일 계획이다. AI가 환자의 복잡한 병력을 정밀하게 요약·분석해 핵심 진단 포인트를 제시함으로써 오진의 위험을 줄이고 진료의 질을 높이는 것이 골자다.