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연세의대 정신과학교실 천근아, 약리학교실 김형범, 이비인후과학교실 나민석 교수가 '2026년 보건의료 연구개발(R&D) 우수성과 30선'에 선정됐다.

보건복지부와 한국보건산업진흥원이 주관하는 2026년 보건의료 연구개발(R&D) 우수성과 30선은 국민 건강 증진에 기여하고 보건의료기술 발전의 토대가 되는 우수 연구 성과를 발굴하는 데 목적을 둔다. 예비심사와 우수성과추천위원회의 심사를 거쳐 매년 30인의 연구자가 선정된다.

정신과학교실 천근아 교수는 국립정신건강센터 연구용역사업을 통해 가정에서 촬영한 행동영상과 음성, 부모 설문을 인공지능으로 분석해 자폐스펙트럼장애를 조기에 선별하는 디지털 진단 지원 기술을 개발했다. 음성·설문을 함께 분석하는 멀티모달 인공지능 모델과 부모-아동 상호작용 행동 영상을 분석하는 인공지능 모델을 개발해, 스마트폰으로 수집한 데이터만으로도 자폐 위험도를 예측할 수 있도록 구현했다.

두 연구 성과는 모두 국제학술지 'npj 디지털 메디신(npj Digital Medicine)'에 게재됐다. 천 교수는 이번 연구로 병원 방문 이전 단계에서 자폐 고위험군을 신속하게 선별하고 조기 진단과 치료 연계를 지원할 수 있는 인공지능 기반 디지털 진단 지원 기술의 기반을 마련했다.

약리학교실 김형범 교수는 글로벌연구협력지원사업을 통해 '암 위험도 높이는 ATM 유전자 변이 대량 발굴' 연구를 수행했다. ATM은 손상된 DNA를 감지하고 복구 과정을 조절해 유전체의 안정성을 지키는 유전자다. 이 유전자에 변이가 생기면 암 발생 위험과 환자 예후에 영향을 줄 수 있지만, 개별 변이가 실제로 어떤 기능을 하는지 판단하기 어려운 사례가 많았다.

연구팀은 ATM 유전자의 단일염기변이 약 2만 3000개를 인간 세포에 도입해 기능을 직접 평가했다. 이 결과를 학습한 AI 딥러닝 모델 '딥에이티엠(DeepATM)'도 개발해 그동안 의미를 해석하기 어려웠던 변이의 기능을 예측했다. 연구 결과는 지난해 '셀(Cell)'에 실렸다.

이비인후과학 교실 나민석 교수는 글로벌의사과학자양성사업으로 '제2형 만성 비부비동염 진단을 위한 비침습적 코분비물 바이오마커 발굴'을 진행했다. 기존에 침습적인 검사방식으로 환자에게 부담이 컸었지만 콧물을 통해 간편하게 비부비동염 유형을 구분할 수 있는 기반을 마련했다.

치료 시작 전부터 환자의 염증 양상을 효과적으로 파악해 만성 비부비동염환자를 위한 맞춤형 정밀 의료 실현에 기여했다. 연구 결과는 작년 '알러지(Allergy)'에 실렸다.