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학술웨비나 스마트폰 딥러닝 AI 기술을 통한 세계 최고 속도의 현장진단 플랫폼 개발 [Nat. Commun.] 일반적으로 의료 영역에서 빠르고 정확한 진단/스크리닝에 대한 요구가 매우 크며, 이에 기반한 빠른 처방이 요구된다. 예를 들어 심근경색, 패혈증 진단, 응급실에서의 임신여부 판단, 그리고 팬데믹 시의 감염병 진단 등에 있어서 빠른 진단 시간이 필수이지만, 상용화되어 있는 가장 빠른 진단법인 래피드키트조차 일반적으로 15분 이상의 진단 시간이 요구된다. 본 연구에서는 시계열 딥러닝 알고리즘을 통해 현장에서 빠르고 정확하게 진단이 가능하도록 하는 인공지능 기술을 제안하였다. 이를 위해 현장 접근성이 가장 뛰어난 래피드키트의 색변화를 딥러닝을 통해 학습하고, 색변화가 발생하는 초기에 최종반응을 예측하는 알고리즘을 적용하여 높은 민감도 및 정확도로 현장진단이 가능하게 하였다. 특히 비감염성 질환의 대표적인 마커인 심근경색 마커(Troponin I) 및 응급 임신진단테스트(hCG)를 통해 전문가가 15분 이후 진행하는 정확도를 뛰어넘는 결과를 1~2분 만에 가능케 하였다. 본 연구의 핵심기술은 YOLO, CNN(Convolutional neural network)기반 LSTM(Long Short Term Memory)알고리즘 및 완전연결계층(Fully connected layer)으로 구성된 아키텍처와 스마트 AI 기반 검증을 통한 시간효율적 면역 분석법(TIMESAVER)을 통해 구현하였다.
  • 2024년 04월 12일 (금) 오전 11시
  • 박정수 (광운대학교, 고려대학교)
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학술웨비나 스마트폰 딥러닝 AI 기술을 통한 세계 최고 속도의 현장진단 플랫폼 개발 [Nat. Commun.] 일반적으로 의료 영역에서 빠르고 정확한 진단/스크리닝에 대한 요구가 매우 크며, 이에 기반한 빠른 처방이 요구된다. 예를 들어 심근경색, 패혈증 진단, 응급실에서의 임신여부 판단, 그리고 팬데믹 시의 감염병 진단 등에 있어서 빠른 진단 시간이 필수이지만, 상용화되어 있는 가장 빠른 진단법인 래피드키트조차 일반적으로 15분 이상의 진단 시간이 요구된다. 본 연구에서는 시계열 딥러닝 알고리즘을 통해 현장에서 빠르고 정확하게 진단이 가능하도록 하는 인공지능 기술을 제안하였다. 이를 위해 현장 접근성이 가장 뛰어난 래피드키트의 색변화를 딥러닝을 통해 학습하고, 색변화가 발생하는 초기에 최종반응을 예측하는 알고리즘을 적용하여 높은 민감도 및 정확도로 현장진단이 가능하게 하였다. 특히 비감염성 질환의 대표적인 마커인 심근경색 마커(Troponin I) 및 응급 임신진단테스트(hCG)를 통해 전문가가 15분 이후 진행하는 정확도를 뛰어넘는 결과를 1~2분 만에 가능케 하였다. 본 연구의 핵심기술은 YOLO, CNN(Convolutional neural network)기반 LSTM(Long Short Term Memory)알고리즘 및 완전연결계층(Fully connected layer)으로 구성된 아키텍처와 스마트 AI 기반 검증을 통한 시간효율적 면역 분석법(TIMESAVER)을 통해 구현하였다.
  • 2024년 04월 12일 (금) 오전 11시
  • 박정수 (광운대학교, 고려대학교)
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기업웨비나 End-to-End CDMO 서비스를 통한 세포·유전자 치료제 개발 전략 [VectorBuilder] End-to-End CDMO 서비스를 통한 세포·유전자 치료제 개발 전략 VectorBuilder는 연구자와 바이오 제약사가 유전자 전달 약물 파이프라인을 개발할 때 위험을 완화할 수 있도록 지원하는 통합 플랫폼을 제공하고 있습니다. 본 웨비나에서 Cheng 박사는 글로벌 CGT 환경을 분석하고 위탁 개발자 및 제조업체의 관점에서 CGT 제조의 문제점을 요약합니다. 그런 후 성공적인 IND 적용 및 임상 시험을 위한 공정 개발과 GMP 제조 촉진을 위한 VectorBuilder의 광범위한 CDMO 솔루션과 통합 기술 노하우를 소개할 예정입니다. Title: Reinforcing and accelerating development of cell & gene therapy with end-to-end CDMO service Abstract: VectorBuilder is providing an integrated platform to assist researchers and biopharma to mitigate risks when developing gene delivery drug pipelines. In this webinar, Dr Cheng will analyze the global CGT landscape and summarize the pain points of CGT manufacturing from the perspective of a contracted developer and manufacturer. With increasing number of CGT pipelines entering clinical phases, the demand of large-scale GMP production of the viral and non-viral vectors rises exponentially. Bottlenecks in the manufacturing process as well as GMP production capabilities have to be tackled in order to enable more successful IND applications and clinical trials. Dr Cheng will introduce VectorBuilder’s extensive CDMO solutions and integrated technology know-how to facilitate process development and GMP manufacturing.
  • 2024년 04월 16일 (화) 오전 11시
  • Hoi Lok Cheng (VectorBuilder Inc.)
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기업웨비나 End-to-End CDMO 서비스를 통한 세포·유전자 치료제 개발 전략 [VectorBuilder] End-to-End CDMO 서비스를 통한 세포·유전자 치료제 개발 전략 VectorBuilder는 연구자와 바이오 제약사가 유전자 전달 약물 파이프라인을 개발할 때 위험을 완화할 수 있도록 지원하는 통합 플랫폼을 제공하고 있습니다. 본 웨비나에서 Cheng 박사는 글로벌 CGT 환경을 분석하고 위탁 개발자 및 제조업체의 관점에서 CGT 제조의 문제점을 요약합니다. 그런 후 성공적인 IND 적용 및 임상 시험을 위한 공정 개발과 GMP 제조 촉진을 위한 VectorBuilder의 광범위한 CDMO 솔루션과 통합 기술 노하우를 소개할 예정입니다. Title: Reinforcing and accelerating development of cell & gene therapy with end-to-end CDMO service Abstract: VectorBuilder is providing an integrated platform to assist researchers and biopharma to mitigate risks when developing gene delivery drug pipelines. In this webinar, Dr Cheng will analyze the global CGT landscape and summarize the pain points of CGT manufacturing from the perspective of a contracted developer and manufacturer. With increasing number of CGT pipelines entering clinical phases, the demand of large-scale GMP production of the viral and non-viral vectors rises exponentially. Bottlenecks in the manufacturing process as well as GMP production capabilities have to be tackled in order to enable more successful IND applications and clinical trials. Dr Cheng will introduce VectorBuilder’s extensive CDMO solutions and integrated technology know-how to facilitate process development and GMP manufacturing.
  • 2024년 04월 16일 (화) 오전 11시
  • Hoi Lok Cheng (VectorBuilder Inc.)
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학술웨비나 고효율 바이오에너지 생산 가능한 합성 미생물 생태계 플랫폼 개발[Nat. Commun.] 최근 기후변화에 대한 우려로 바이오매스로부터 생물연료 및 바이오 화합물을 생산하는 생물 발효에 관한 관심이 가속화되었습니다. 따라서, 연구자들은 산업 미생물을 더 다양한 기질의 사용, 발효 속도의 향상, 생산 화합물의 확대 등의 방향으로 개선하고 있습니다. 그러나 단일 균주 기반의 발효 시스템은 미생물 균주의 과도한 유전적 변형으로 인한 대사 부담과 세포 독성을 일으킨다는 한계점이 있습니다. 산업적으로 사용되는 미생물과 달리, 자연에서의 미생물은 일반적으로 공동체를 형성하여 살아갑니다. 이른바 미생물 생태계 내에서 미생물들은 더 우수한 기능을 가집니다. 예를 들어, 대사 과정을 구성 균주 간에 나누어 소비하기 어려운 기질을 더 효율적으로 활용하고, 가혹한 환경에서 생존 가능성을 높입니다. 미생물 생태계는 구성 균주들의 역할 분담(Division of labor, DOL)을 통해 단일 균주에 비해 많은 이점을 가지고 있습니다. 한 예로, 효모와 유산균은 자연에서 상호 공생을 이루면서 살아갑니다. 유산균은 내부 효소를 통해, 효모가 섭취하지 못하는 락토오스를 효모가 소비할 수 있는 글루코스, 갈락토스로 분해해 줍니다. 반대로 효모는 유산균이 만들지 못하는 필수 아미노산들을 만들어 분비해 줌으로써 두 균주는 더 다양한 기질 환경에서 살아갈 수 있게 됩니다. 미생물 생태계 기반 전략을 산업적으로 이용하기 위해 많은 연구가 진행되었지만, 산업적으로 사용하기에는 조절이 어렵다는 문제가 있습니다. 미생물 생태계를 조절하는 핵심은 미생물 내 생태계의 DOL을 정확하게 조절하여 분배하는 것입니다. 본 연구에서, 우리는 초기 생태계 구성 균주의 세포 농도와 접종 시기를 정량적으로 바꾸어, 미생물 공동체의 활성을 최적화할 수 있는 전략을 보여줬습니다. 미생물 공동체 DOL 분배를 정량적으로 분배하기 위해, 실제 발효 데이터를 기반으로 수학적 모델링을 수립했습니다. 수립된 수학적 모델링은 그로부터 설계된 모델 미생물 생태계의 활성을 크게 개선함을 확인했습니다.
  • 2024년 04월 16일 (화) 오후 03시
  • 신종혁 (한국생명공학연구원)
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학술웨비나 고효율 바이오에너지 생산 가능한 합성 미생물 생태계 플랫폼 개발[Nat. Commun.] 최근 기후변화에 대한 우려로 바이오매스로부터 생물연료 및 바이오 화합물을 생산하는 생물 발효에 관한 관심이 가속화되었습니다. 따라서, 연구자들은 산업 미생물을 더 다양한 기질의 사용, 발효 속도의 향상, 생산 화합물의 확대 등의 방향으로 개선하고 있습니다. 그러나 단일 균주 기반의 발효 시스템은 미생물 균주의 과도한 유전적 변형으로 인한 대사 부담과 세포 독성을 일으킨다는 한계점이 있습니다. 산업적으로 사용되는 미생물과 달리, 자연에서의 미생물은 일반적으로 공동체를 형성하여 살아갑니다. 이른바 미생물 생태계 내에서 미생물들은 더 우수한 기능을 가집니다. 예를 들어, 대사 과정을 구성 균주 간에 나누어 소비하기 어려운 기질을 더 효율적으로 활용하고, 가혹한 환경에서 생존 가능성을 높입니다. 미생물 생태계는 구성 균주들의 역할 분담(Division of labor, DOL)을 통해 단일 균주에 비해 많은 이점을 가지고 있습니다. 한 예로, 효모와 유산균은 자연에서 상호 공생을 이루면서 살아갑니다. 유산균은 내부 효소를 통해, 효모가 섭취하지 못하는 락토오스를 효모가 소비할 수 있는 글루코스, 갈락토스로 분해해 줍니다. 반대로 효모는 유산균이 만들지 못하는 필수 아미노산들을 만들어 분비해 줌으로써 두 균주는 더 다양한 기질 환경에서 살아갈 수 있게 됩니다. 미생물 생태계 기반 전략을 산업적으로 이용하기 위해 많은 연구가 진행되었지만, 산업적으로 사용하기에는 조절이 어렵다는 문제가 있습니다. 미생물 생태계를 조절하는 핵심은 미생물 내 생태계의 DOL을 정확하게 조절하여 분배하는 것입니다. 본 연구에서, 우리는 초기 생태계 구성 균주의 세포 농도와 접종 시기를 정량적으로 바꾸어, 미생물 공동체의 활성을 최적화할 수 있는 전략을 보여줬습니다. 미생물 공동체 DOL 분배를 정량적으로 분배하기 위해, 실제 발효 데이터를 기반으로 수학적 모델링을 수립했습니다. 수립된 수학적 모델링은 그로부터 설계된 모델 미생물 생태계의 활성을 크게 개선함을 확인했습니다.
  • 2024년 04월 16일 (화) 오후 03시
  • 신종혁 (한국생명공학연구원)
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학술웨비나 스마트폰 딥러닝 AI 기술을 통한 세계 최고 속도의 현장진단 플랫폼 개발 [Nat. Commun.] 일반적으로 의료 영역에서 빠르고 정확한 진단/스크리닝에 대한 요구가 매우 크며, 이에 기반한 빠른 처방이 요구된다. 예를 들어 심근경색, 패혈증 진단, 응급실에서의 임신여부 판단, 그리고 팬데믹 시의 감염병 진단 등에 있어서 빠른 진단 시간이 필수이지만, 상용화되어 있는 가장 빠른 진단법인 래피드키트조차 일반적으로 15분 이상의 진단 시간이 요구된다. 본 연구에서는 시계열 딥러닝 알고리즘을 통해 현장에서 빠르고 정확하게 진단이 가능하도록 하는 인공지능 기술을 제안하였다. 이를 위해 현장 접근성이 가장 뛰어난 래피드키트의 색변화를 딥러닝을 통해 학습하고, 색변화가 발생하는 초기에 최종반응을 예측하는 알고리즘을 적용하여 높은 민감도 및 정확도로 현장진단이 가능하게 하였다. 특히 비감염성 질환의 대표적인 마커인 심근경색 마커(Troponin I) 및 응급 임신진단테스트(hCG)를 통해 전문가가 15분 이후 진행하는 정확도를 뛰어넘는 결과를 1~2분 만에 가능케 하였다. 본 연구의 핵심기술은 YOLO, CNN(Convolutional neural network)기반 LSTM(Long Short Term Memory)알고리즘 및 완전연결계층(Fully connected layer)으로 구성된 아키텍처와 스마트 AI 기반 검증을 통한 시간효율적 면역 분석법(TIMESAVER)을 통해 구현하였다.
  • 2024년 04월 12일 (금) 오전 11시
  • 박정수 (광운대학교, 고려대학교)
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학술웨비나 사람의 뇌에서 활용 가능한 형태의 높은 채널수를 보유한 탐침형 유연 전극 [Nat. Commun.] 지난 수십년 동안, 8-16 센서들로 이루어진 탐침형 전극은 다양한 신경학적 및 정신질환에 대한 진단 및 치료에 널리 이용되었습니다. 그러나 현재의 전극은 센서의 갯수 및 각 센서의 면적의 한계 때문에 개별 뉴런, 혹은 작은 뉴런 집단의 신호를 측정하는대에 한계가 있습니다. 또한, 전극의 면적만큼 뇌에 불가피한 손상을 가할 수 있기 때문에 전극의 면적을 최소화 하는 등 다양한 범위에서 진단 및 치료기술의 전반적인 향상이 필요할 것으로 예상됩니다. 본 발표에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 새로운 형태의 소자 제조방법을 기반으로 제조한 유연한 탐침형 전극에 대해 소개해드리고자 합니다. 이 전극은 128개의 미세 센서들이 뇌 조직의 깊이 10cm에서도 개별 뉴런의 신호를 기록할 수 있도록 제조되었습니다. 또한, 본 전극은 전체 두께가 15 µm의 얇은 폴리이미드층으로 이루어져 있어서 매우 가볍고 유연하여 뇌에 삽입이 된 후에도 뇌와 함께 움직여 추가적인 뇌손상을 최소화 할 수 있는 형태로 이루어져있습니다. 본 전극을 뇌에 삽입하기 위해 전극 내부에 주머니를 만들어 스테인리스-스틸 와이어를 그 주머니에 삽입하고, 와이어를 이용해 본 전극을 뇌의 원하는 위치까지 삽입한 뒤 와이어만 뽑아내는 방식으로 전극을 삽입하는 방식을 개발하였습니다. 이러한 방식으로 개발되고 삽입된 전극은 여러 종에 걸쳐서 단일 뉴런의 신호를 포함한 다양한 주파수의 뇌파를 측정할 수 있었습니다. 이는 곧 본 연구결과가 임상 신경학에서 널리 쓰이는 진단 및 치료 기술을 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 보이는 것으로 사료됩니다.
  • 2024년 04월 15일 (월) 오전 10시
  • 이근동 (University of California San Diego)
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