1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

인공지능(Artificial Intelligence)과 나노의학(Nanomedicine)을 융합한 연구는 최근 빠르게 발전하며, 세포의 아바타로 불리는 천연 엑소좀의 기능을 모사한 엑소좀 모사 지질 나노입자(exosome-mimetic lipid nanoparticles)를 설계하고 이를 종양 특이적 표적화와 고효율 약물 전달에 적용하려는 방향으로 확장되고 있습니다. 기존의 약물 전달체 설계는 조성 최적화를 위해 반복적인 실험에 의존해야 했기 때문에 많은 시간과 비용이 소요되었으나, 본 연구에서는 머신러닝(machine learning) 기반 하이브리드 알고리즘을 활용하여 지질 조성, 입자 크기, 표면 특성, 세포 흡수율 등 다양한 변수 간의 상관관계를 동시에 학습하고 예측함으로써, 제한된 실험 데이터만으로도 최적 조성을 도출할 수 있음을 확인하였습니다. 실제 연구 결과, 종양 특이적 표적화 성능을 예측하는 모델에서 95% 이상의 예측 정확도를 달성하여, 인공지능 기반 설계가 실험 의존도를 크게 줄이고 신약 전달체 개발의 효율을 높일 수 있음을 정량적으로 입증하였습니다. 이러한 접근은 후보 물질 스크리닝과 전달체 설계를 병렬적으로 최적화할 수 있게 하여 신약 개발 기간과 비용을 대폭 단축할 수 있으며, 향후에는 다중 오믹스 데이터, 영상 데이터, 생체반응 데이터를 통합하는 AI 기반 설계 플랫폼으로 발전할 가능성이 큽니다.
특히 환자 맞춤형 치료와 표적 특이성이 중요한 항암 치료 분야에서 이러한 기술의 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 전망됩니다. 연구 과정에서 인상 깊었던 점은, 인공지능 알고리즘의 학습 과정과 결과를 반복적으로 분석하는 동안 데이터 패턴과 예측 경향을 연구자가 점차 직관적으로 이해하게 되었다는 점입니다. 따라서, 알고리즘이 도출할 결과를 어느 정도 예상할 수 있을 만큼 데이터와 알고리즘의 관계를 깊이 이해하게 되었고, 그 과정에서 알고리즘의 고도화를 더욱 더 끌어낼 수 있었던 계기를 가졌던 것이 개인적으로 매우 인상적인 순간이었습니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

본 연구는 연세대학교 기계공학과 정효일 교수님 연구팀을 중심으로, 한국재료연구원의 신준철 박사님 연구팀, 그리고 ㈜더다봄 연구진과의 긴밀한 공동연구를 통해 수행되었습니다. 연구가 진행되는 과정에서 각 기관과 연구자들이 보유한 전문성이 유기적으로 결합되었고, 그 덕분에 실험 설계부터 데이터 분석, 그리고 인공지능 모델링까지 전 과정을 안정적으로 수행할 수 있었습니다. 이 자리를 빌려 함께 연구를 진행해 주신 모든 연구원분들과 기업 연구진, 그리고 항상 방향을 제시해 주신 정효일 교수님께 깊이 감사드리고 싶습니다.
연세대학교 바이오칩 연구실은 질병 특이적 치료 물질, 특히 miRNA와 같은 기능성 핵산이나 다양한 생리활성 물질을 탑재할 수 있는 천연 엑소좀 및 인공 엑소좀의 설계와 생산 기술을 핵심 연구 주제로 하고 있습니다. 이를 위해 미세유체칩과 전기화학 센서 기반의 바이오칩을 개발하고, 공정을 정밀하게 제어하기 위한 자동화 장비를 구축하며, 동시에 인공지능 기반 알고리즘을 활용하여 인공 엑소좀의 조성과 생산 조건을 최적화하는 연구를 수행하고 있습니다.
특히 저희 연구실은 바이오칩 설계와 제작, 실험 기반 데이터 획득, 그리고 머신러닝을 이용한 조성 최적화와 성능 예측을 하나의 통합된 플랫폼으로 연결하는 융합 연구를 지향하고 있습니다. 이러한 융합연구는 약물 전달 효율과 표적 특이성을 향상시키는데 중요한 기반이 되며, 궁극적으로는 신약 개발 과정에서 요구되는 시간과 비용을 줄일 수 있는 차세대 나노의약 전달 기술로 이어질 것으로 기대하고 있습니다. 또한 본 연구는 기계공학, 생명공학, 화학공학, 컴퓨터과학 등 다양한 분야의 연구자들이 긴밀히 협력하는 다학제적 환경 속에서 수행되었습니다. 서로 다른 분야의 시각과 방법론이 결합되면서 연구의 깊이와 완성도가 높아졌고, 실험과 데이터 분석, 그리고 인공지능 모델링을 반복적으로 연결하는 연구 구조를 통해 실제 의료 및 산업 현장에서 활용 가능한 기술로 발전할 수 있는 기반을 마련할 수 있었습니다.

3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

연구를 하면서 가장 크게 느낀 점은, 꾸준히 노력한 과정은 결국 반드시 보상으로 돌아온다는 사실이었습니다. 실험이 예상대로 되지 않거나 데이터 분석이 막히는 순간도 많았지만, 원인을 하나씩 찾아가며 방법을 보완하다 보면 어느 순간 결과가 연결되는 경험을 여러 번 할 수 있었습니다. 그 과정에서 연구는 단순히 성과를 내는 일이 아니라, 스스로를 단단하게 만들어 가는 시간이라는 것을 깨닫게 되었습니다. 또 한 가지 인상 깊었던 점은, 좋은 연구는 혼자서 완성하기 어렵다는 사실이었습니다. 인공지능, 바이오, 나노의학처럼 여러 분야가 결합되는 연구를 진행하면서, 서로 다른 전공을 가진 연구자들과 의견을 나누고 함께 문제를 해결하는 과정이 연구의 방향을 더욱 넓혀 주었습니다. 혼자였다면 보지 못했을 관점을 동료들과의 토론을 통해 발견하고, 그 속에서 더 좋은 결과가 만들어지는 경험을 할 수 있었습니다. 그래서 연구를 통해 느낀 가장 큰 보람은 결과 그 자체뿐 아니라, 사람들과 함께 고민하고 해결해 나가는 과정에 있었습니다. 앞으로도 다양한 연구자들과 소통하고 협력하면서 의미 있는 연구를 이어가고 싶습니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

이 분야로 진학을 준비하는 후배들이 있다면, 무엇보다 조급해하지 말고 기초를 차근차근 쌓아가는 과정이 중요하다는 말씀을 드리고 싶습니다. 인공지능, 바이오, 나노의학처럼 서로 다른 학문이 융합되는 연구는 단기간에 완성되기보다, 기초 지식과 경험이 쌓이면서 점점 깊어지는 경우가 많습니다. 처음에는 배워야 할 것이 많아 막막하게 느껴질 수 있지만, 한 단계씩 꾸준히 쌓아가다 보면 어느 순간 서로 다른 지식들이 연결되기 시작합니다. 또 한 가지는, 혼자서 모든 것을 해결하려 하기보다 주변 사람들과 적극적으로 소통하고 협업하는 태도를 갖는 것이 중요하다고 생각합니다. 연구는 혼자만의 노력으로 이루어지는 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 지도교수님과 동료 연구자들, 그리고 여러 분야의 전문가들과의 논의 속에서 더 좋은 아이디어와 결과가 만들어지는 경우가 많습니다. 질문하는 것을 두려워하지 않고, 서로의 생각을 나누는 과정 자체가 큰 배움이 될 수 있습니다. 마지막으로, 연구를 오래 이어가기 위해서는 자신이 왜 이 연구를 하고 싶은지에 대한 동기와 흥미를 잃지 않는 것이 중요합니다. 연구 과정에는 예상치 못한 어려움도 많지만, 스스로 의미를 느끼는 주제를 붙잡고 꾸준히 나아가다 보면 어느 순간 그 과정 자체가 보람으로 남게 됩니다.
앞으로 이 길을 준비하는 분들이 자신의 속도에 맞게 차근차근 걸어가면서, 좋은 연구자이자 좋은 동료로 성장하시기를 진심으로 응원합니다.

5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

앞으로의 계획에 대해 말씀드리자면, 지금까지 수행해 온 연구를 바탕으로 제 전공 분야에 대한 이해와 연구의 깊이를 더욱 넓혀 가는 것을 가장 중요한 목표로 생각하고 있습니다. 특히 박사후 연구원 과정에서 다양한 연구자들과 협력하고 새로운 연구 환경을 경험하면서, 연구자로서의 역량을 한 단계 더 발전시키고 싶습니다. 이러한 경험을 토대로 아카데미에 진출하여 교수로서 연구와 교육을 함께 이어가고 싶다는 목표를 가지고 있습니다. 연구를 통해 새로운 지식을 만들어 내는 것도 큰 보람이지만, 그 과정에서 얻은 경험과 노하우를 후배 연구자들에게 전하고, 그들이 자신의 길을 찾을 수 있도록 돕는 일 또한 매우 의미 있는 일이라고 생각합니다. 앞으로도 꾸준히 배우고 연구를 이어가면서, 좋은 연구자이면서 동시에 후배들을 따뜻하게 이끌 수 있는 교육자로 성장해 나가고 싶습니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....

마지막으로, 이 자리를 빌려 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 무엇보다도 언제나 묵묵히 응원해 주시고 힘이 되어 주신 부모님과 가족들에게 가장 먼저 감사드리고 싶습니다. 연구를 이어가는 과정이 쉽지만은 않았지만, 가족들의 지지와 격려가 큰 힘이 되었습니다. 또한, 이렇게 의미 있는 연구를 수행할 수 있도록 아낌없이 지도해 주시고 지원해 주신 연세대학교 정효일 교수님께 깊은 감사의 마음을 전합니다. 연구의 방향을 잡아 주시고 늘 큰 틀에서 이끌어 주신 덕분에 한 단계 더 성장할 수 있었습니다.
그리고, 한국재료연구원의 신준철 박사님께도 오랜 기간 공동연구를 통해 많은 조언과 노하우를 나누어 주시고, 연구를 바라보는 시야를 넓혀 주신 점에 대해 진심으로 감사드립니다. 실험 과정에서 늘 묵묵히 도움을 주며 연구가 완성될 수 있도록 함께해 준 주식회사 더다봄의 이도현 연구원님께도 깊이 감사드립니다.
마지막으로, 언제나 함께 고민하고 토론하며 연구를 이어온 연구실의 모든 동료 연구원분들, 그리고 특히 ML팀 동료들과 이 성과의 기쁨을 함께 나누고 싶습니다. 많은 분들의 도움과 협력이 있었기에 여기까지 올 수 있었다고 생각하며, 다시 한 번 진심으로 감사드립니다.