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2022년 국가연구개발 우수성과 100선, 4건 선정 2022.11.18
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2022년 국가연구개발 우수성과 100선, 4건 선정


▲ (왼쪽부터) 성균나노과학기술원 신성식 교수, 글로벌바이오메디컬공학과 우충완 교수, 약학과 신주영 교수, 의학과 이주상 교수


지난 11월 8일 과학기술정보통신부에서 발표한 ‘2022년 국가연구개발 우수성과 100선’에 우리 대학 교원의 연구성과 4건이 선정되는 쾌거를 이루었다. 과학기술정보통신부는 과학기술의 역할에 대한 국민의 이해와 관심을 높이고, 과학기술인의 자긍심을 고취하기 위해 2006년부터 매해 국가연구개발 우수성과를 선정하고 있다.


우리 대학에서는 에너지·환경 분야에서 성균나노과학기술원의 신성식 교수가, 융합기술 분야에서 글로벌바이오메디컬공학과의 우충완 교수가 선정되었고 생명·해양 분야에서는 약학과 신주영 교수와 의학과 이주상 교수가 각각 선정되었다.


신성식 교수는 '저온공정기반 고효율 페로브스카이트 태양전지 소재 및 기술 개발'을 주제로 한 논문으로 에너지·환경 분야 최우수 성과에 선정되었다. 신 교수는 저온공정을 사용하여 무결함의 산화물반도체 소재 개발 및 합성 매커니즘을 규명하여 광전변환효율 25%를 뛰어넘는 세계 최고 성능의 페로브스카이트 태양전지를 개발한 성과를 인정받았다. 신성식 교수의 연구는 태양전지용 산화물 반도체 소재 국산화를 통한 글로벌 경쟁력을 확보하고 고성능 태양전지 개발을 통한 탄소중립 사회 실현에 기여했다는 평가를 받고 있다. 특히 신성식 교수의 연구는 지난 2021년 2월 국제학술지 'Nautre'의 표지논문으로도 선정된 바 있다.


융합기술 분야에 선정된 우충완 교수는 통증 정도를 예측할 수 있는 뇌영상 바이오마커를 개발한 성과를 인정받았다. 통증은 외부 유해 자극에 대한 몸의 반응에서 기인하지만, 인간의 감정, 기억 등과 같은 요소들의 영향을 받으며, 뇌기능 커넥톰을 이루는 뇌의 여러 영역 간 복잡한 기능적 상호작용을 통해 일어난다. 우충완 교수는 미국 다트머스대학교 토어 웨이거 교수 연구팀과 함께 뇌기능 커넥톰을 기반으로 지속되는 통증을 읽어낼 수 있는 뇌영상 바이오마커를 개발하여 109명의 건강한 실험 참가자들의 지속적 통증 강도를 성공적으로 예측했을 뿐만 아니라, 192명의 허리통증 환자들의 통증 점수 또한 높은 정확도로 예측했다. 우충완 교수의 성과는 만성 통증이 일어나는 뇌 기제를 이해하고 궁극적으로 통증 환자들을 도울 수 있을 것으로 기대되고 있다.


약학과 신주영 교수는 예방접종등록자료 및 건강보험청구자료 연계를 통한 백신 안전성의 근거를 생성하고 기반을 마련하였다는 성과를 인정받았다. 자궁경부암 백신은 무료접종임에도 불구하고 이상반응에 대한 우려로 접종율은 낮은 수준이다. 이에 신주영 교수 연구팀은 질병관리청의 예방접종등록자료와 국민건강보험공단의 건강보험청구자료를 연계하여 비접종군 대비 접종군에서의 상대적 이상반응 발생위험과 접종군에서의 접종 이전 대비 이후 기간에서의 시간적 이상반응 발생위험을 평가하였다. 이를 통해 합리적인 예방접종 정책 수립을 위한 근거를 마련하였으며 백신에 대한 안정성을 입증하였다는 평가를 받고있다. 아울러 국내 보건의료 분야에서 빅데이터를 연계한 연구 생태계에 촉매제 역할을 할 것으로 기대하고 있다.


의학과 이주상 교수는 기존의 개인 맞춤형 의료를 획기적으로 개선할 수 있는 새로운 의료 플랫폼 셀렉트(SELECT)를 개발한 성과를 인정받았다. 최근에는 빅데이터를 바탕으로 환자에게 가장 적합한 치료법을 선택해 치료하는 암 환자 개인 맞춤형 의료가 대두되고 있다. 이주상 교수는 셀렉트(SELECT)를 통해 환자의 유전자 데이터를 바탕으로 어떤 항암제가 효과가 있을지를 예측함으로써 환자에게 가장 효율적인 치료를 제공할 수 있다. 연구진은 다양한 암종, 표적 치료제 및 면역 치료제를 아우르는 5,000명의 환자가 참여한 약 50개의 임상 시험 데이터를 분석하였고 약 70%의 항암제에 대하여 환자의 반응률 및 생존율을 예측할 수 있었으며, 기존의 암 맞춤치료에 비해 효과적인 치료법을 제시할 가능성이 있는 것으로 나타났다. 향후 임상 시험을 통한 검증과 인공지능 모델을 통한 예측력 개선을 통해 암 환자와 의료진에게 희망을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

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