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[IT뉴스]KAIST, 노화·비만에도 잘 작동하는 mRNA 플랫폼 개발
온카뱅크관리자
조회:
8
2026-03-10 09:17:36
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST-가톨릭대, mRNA 의약품 성능 높이는 설계 기술 제시<br>고령·비만 등 산화 스트레스 높은 생체 환경에서도 치료 향상 <br>차세대 RNA 백신·치료제 개발의 핵심 플랫폼 기술로 활용 기대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Kz0UCOtWWs"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e1cf657cda570e59097251c5e6f72cd467ca560c85cbc47e2acb5d11b315c81f" dmcf-pid="9qpuhIFYCm" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="다중 바이오 빅데이터 분석 기반 mRNA 의약품 설계(AI생성 이미지).KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/10/seouleconomy/20260310090926251trdp.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="qLH5DkYCTC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/10/seouleconomy/20260310090926251trdp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 다중 바이오 빅데이터 분석 기반 mRNA 의약품 설계(AI생성 이미지).KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="fedadaf3f01058a0bce0ee3e5428838e02a7b8c537ecf67a6924c536f05b8a1a" dmcf-pid="25YHcjTsCr" dmcf-ptype="general">고령층이나 비만 환자에게도 효능이 유지되는 차세대 mRNA 플랫폼이 국내에서 개발됐다.</p> <p contents-hash="26bb22630dfc01ea38e162d7a99659755f738af7f70f67dcfe0c1d0afd2afd09" dmcf-pid="V1GXkAyOvw" dmcf-ptype="general">KAIST는 바이오및뇌공학과 이영석 교수와 가톨릭대학교 남재환 교수 공동연구팀이 mRNA의 핵심 조절 영역인 ‘5′ 비번역 영역(5′UTR)’ 서열을 정밀 설계한 새로운 mRNA 플랫폼을 개발했다고 10일 밝혔다.</p> <p contents-hash="0b69ad0a4a15128f985eb11b24f499d1d65eb0d5966cc69e9737f3a861d66309" dmcf-pid="ftHZEcWIlD" dmcf-ptype="general">mRNA 백신은 세포가 특정 단백질을 만들도록 유전 정보를 전달해 치료 효과를 내는 방식으로 작동한다. 이 가운데 ‘5′ 비번역 영역은 mRNA에서 단백질 생산을 시작하고 효율을 조절하는 구간으로, 이 부분의 설계에 따라 단백질의 생성 양과 속도가 달라질 수 있다.</p> <p contents-hash="41480012ff2572ca0f57b806c84cb72d44111ee69a604ad00d38fcdbb03ae649" dmcf-pid="4FX5DkYCSE" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 구간을 새롭게 설계함으로써 치료 단백질 생성 효율을 높이고 기존에 고령 및 비만 환경에서 효능이 떨어지던 한계를 극복했다. 노화·비만 상태에서는 세포가 스트레스를 많이 받아(산화 스트레스) 단백질을 만드는 능력이 떨어질 수 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0491a58c200cb9aba306d7352e429d551b41ec0ff203767cb43f5c655960bbfa" dmcf-pid="83Z1wEGhhk" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="생물정보학을 활용한 mRNA 의약품 설계 및 검증 모식도.KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/10/seouleconomy/20260310090927525eexx.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="BjwsRxEoSI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/10/seouleconomy/20260310090927525eexx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 생물정보학을 활용한 mRNA 의약품 설계 및 검증 모식도.KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="53d7520576eaf93c5513e2376afb9b7f07ed89263cbdb4a0f46f1ae00873bb94" dmcf-pid="605trDHlSc" dmcf-ptype="general">연구팀은 방대한 바이오 데이터를 분석해 다양한 세포 환경에서도 단백질이 더 효율적으로 만들어지도록 하는 5′UTR 서열을 찾아냈다. 이 과정에서 유전자 활성도를 분석하는 대규모 조직 전사체 분석(RNA-seq), 개별 세포 수준의 유전자 발현을 확인하는 단일세포 전사체 분석(scRNA-seq), 실제 단백질 생성 효율을 측정하는 리보솜 프로파일링(Ribo-seq) 등 다양한 분석 기법을 활용했다.</p> <p contents-hash="d1d4f8ec2e8064c8f3c9912cea4745033e5b6c077292d8a259012be5e0d742d6" dmcf-pid="Pp1FmwXSyA" dmcf-ptype="general">이를 통해 찾아낸 단백질 생산 능력이 뛰어난 5′UTR 서열을 적용한 새로운 mRNA 치료제를 노화·비만 전임상 모델에 적용한 결과, 세포에서 만들어지는 단백질의 생산력과 면역 반응이 크게 향상되는 것을 확인했다.</p> <p contents-hash="e12771f9bf3f0fa8de0baa09f7c6eeaeac15398359456cb2b64cd0ece01a5b77" dmcf-pid="QUt3srZvTj" dmcf-ptype="general">이번 연구는 mRNA 백신뿐만 아니라, 유전자 치료제, 면역 치료제 등 다양한 바이오의약 기술 개발에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="4d57d0ab163959411efbebbe46547c24b3423da6f98e09fd32d8fc5356486370" dmcf-pid="xuF0Om5TWN" dmcf-ptype="general">이영석 교수는 “이번 연구는 방대한 생물 데이터를 분석해 mRNA가 단백질을 더 잘 만들도록 하는 설계 방법을 찾아낸 것”이라며 “이 기술은 특히 고령층이나 비만 환자처럼 의약품 효과가 떨어질 수 있는 환경에서도 mRNA 백신과 치료제가 잘 작동하도록 하는 데 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="717bccd9b9e003969810977f0941eed4af3a91261221b703ca2b73008a94a980" dmcf-pid="yhmOeMDgha" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 가톨릭대학교 윤수빈 박사, KAIST 조형곤 박사과정, 가톨릭대학교 남재환 교수, KAIST 이영석 교수.KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/10/seouleconomy/20260310090928780mrbz.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="bkxRp36bCO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/10/seouleconomy/20260310090928780mrbz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 왼쪽부터 가톨릭대학교 윤수빈 박사, KAIST 조형곤 박사과정, 가톨릭대학교 남재환 교수, KAIST 이영석 교수.KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="293f3eba2b50f17396f55831054184d075169ca994e3fb45cd3692a91d53df13" dmcf-pid="WlsIdRwaCg" dmcf-ptype="general">가톨릭대학교 윤수빈 박사와 KAIST 조형곤 박사과정생이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 유전자·세포 치료 분야의 세계적 학술지 ‘몰레큘러 테라피(IF=12.0)’에 1월 2일 온라인 게재됐다.</p> <p contents-hash="3b33fec10cbffa1fccfe2ad6f2515022776fe05b542f6b94760c53a925f7b1bc" dmcf-pid="YSOCJerNho" dmcf-ptype="general">한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 우수신진연구 및 바이오의료개발사업, 식품의약품안전처 감염병 대응 혁신기술 지원연구, 한국보건산업진흥원 감염병 예방 치료 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.</p> <p contents-hash="f80a1d0141a20f52faab1b92082c8a2d2340bbc53ef7b03b41472e37ee890e09" dmcf-pid="GvIhidmjvL" dmcf-ptype="general">장형임 기자 jang@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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