뇌질환 조기진단을 위한 AI-ACE 연구단
우수선도연구기관
뇌질환 조기진단을 위한 AI-ACE 연구단
(GIST InnoCORE AI-ACE Institute)
| 연구책임자 | 이은지 단장
전남광주통합특별시 북구 첨단과기로 123 광주과학기술원 C-11 405호 062-715-2730
인공지능과 나노소재·소자 기반 뇌질환 진단·치료기술을 선도하는 A·C·E형 융합인재 양성, AI-ACE 연구단
GIST InnoCORE 뇌질환 조기진단을 위한 AI+나노융합 연구단
1. AI-ACE 개요: 뇌질환 조기진단 패러다임의 전환
초고령 사회 진입과 함께 알츠하이머병·파킨슨병 등 신경퇴행성 질환(Neurodegenerative Diseases, NDDs)은 환자 개인을 넘어 가족과 사회 전체에 막대한 부담을 안기는 국가적 난제로 떠오르고 있다. 이들 질환은 임상 증상이 나타나기 수년에서 수십 년 전부터 뇌 속에서 단백질의 구조 변형과 응집이 조용히 진행된다는 공통점을 지닌다. 특히 신경독성을 유발하는 핵심 중간체인 '수용성 올리고머(soluble oligomer)'는 크기와 구조가 매우 불균일하고 불안정하여 포착 자체가 어렵다. 현행 아밀로이드 PET 영상이나 뇌척수액 검사는 침습성과 고비용, 낮은 환자 편의성이라는 명확한 한계를 지니고 있어, 극미량의 단백질 구조 변화를 비침습적으로, 그리고 실시간으로 읽어낼 수 있는 새로운 진단 플랫폼 개발이 시급하다.
이러한 국가적 과학기술 난제를 정면으로 돌파하기 위해 과학기술정보통신부 이노코어(InnoCORE) 사업의 지원으로 광주과학기술원(GIST)에 ‘뇌질환 조기진단을 위한 AI+나노융합 연구단’(단장 이은지, 이하 AI-ACE 연구단)이 출범하였다. AI-ACE 연구단은 GIST·KAIST·DGIST·UNIST 4대 이공계 특성화 대학을 중심으로 임상 시료를 보유한 병원, 정부출연연구기관, 산업체의 핵심 역량을 유기적으로 결집한 국가전략형 융합연구 거점이다. 연구단은 인공지능(AI)과 나노소재·소자광학(S&T)의 융합이라는 차별화된 접근으로 기존 진단법의 한계를 극복하고, 포닥 중심의 초학제 연구 생태계를 통해 미래 바이오 시장을 선도하고자 한다.
그림 1. 뇌질환 조기진단을 위한 AI+나노융합(AI-ACE) 연구단의 비전·목표 및 A·C·E 운영 체계
AI-ACE 연구단이 내세우는 핵심 가치는 두 가지다. 하나는 혈액·타액·눈물 등 극소량의 비침습 생체 시료 속 아밀로이드 단백질의 다차원 동적 구조 변화를 실시간·고감도로 감지하는 ‘A·C·E형 나노인포매틱스 (Nanoinformatics)’ 원천 플랫폼 구축이고, 다른 하나는 이 기술 혁신을 현장에서 주도할 ‘A·C·E형 글로벌 융합 인재’ 50명 육성이다. 연구단 이름에 담긴 A·C·E는 연구 기술의 세 축(Artificial Peptides·Collective Intelligence·Emerging Devices)인 동시에 인재상의 세 유형(Accelerators·Changemakers·Explorers)을 뜻한다. ‘기술’과 ‘사람’을 하나의 체계 안에서 함께 설계했다는 점이 AI-ACE 연구단을 규정하는 가장 큰 특징이다.
2. AI-ACE 연구 비전·목표 및 추진체계: A·C·E 나노인포매틱스
AI-ACE 연구단은 ‘초학제 융합과 세계적 잠재력을 보유한 포닥 중심의 혁신으로 다차원 단백질 실시간 구조 분석 기술의 미래 바이오 시장 선도’를 비전으로, 신경퇴행성 질환 유발 단백질의 다차원 구조 및 구조 변화를 분석할 수 있는 고민감도·고분해능 나노광학소자 및 인공지능 플랫폼 개발을 목표로 한다. 이를 구현하는 A·C·E 형 나노인포매틱스는 단절된 개별 기술의 집합이 아니라 ‘신호 검출(소재) → 신호 증폭(소자) → 신호 분석(AI)’ 으로 이어지는 하나의 정교한 파이프라인이다. 세 개의 전문화된 세부 과제가 각 단계를 책임지며, 앞 단계의 산출물이 곧 다음 단계의 입력이 되도록 긴밀하게 연계되어 있다.
그림 2. 연구단의 주요 핵심 기술 개발 요소
그림 3. AI 기반 나노인포매틱스 기술개발을 위한 세부 추진체계
■ 1세부 신호 검출(Artificial Peptides) - 나노바이오 소재: 인공 펩타이드 기반 단백질 구조 표준 신호 구축
α-helix, β-sheet 등 특정 2차 및 3차 구조가 정밀 제어된 인공 펩타이드를 설계·합성하여, 복잡한 나노광학 스펙트럼 해석의 정확도와 재현성을 보장하는 핵심 표준 지표를 구축한다. 구조가 명확히 정의된 인공 펩타이드는 실제 생체 시료에서 얻어지는 복잡한 신호를 해독하기 위한 일종의 ‘분광학적 기준자’ 역할을 한다. 나아가 알츠하이머병과 파킨슨병의 핵심 유발 인자인 Aβ42와 α-시뉴클레인(α-synuclein)을 필두로 주요 NDDs 유발 단백질 10종에 대해 단량체, 독성 올리고머, 섬유 응집체(fibril)로 이어지는 단계별 구조 전이 특성을 정밀 규명하고, 첨단 이미징 기법으로 그 과정을 직접 관찰하여 진단의 기준이 되는 고품질 신호 검출 소스를 제공한다.
■ 2세부 신호 증폭(Emerging Devices) - 나노공학 소자: 나노광학 메타표면 소자와 미세유체 칩
A세부가 포착한 미세한 단백질 변형 신호를 극적으로 증폭시키는 관문이다. 감지거리 1~20 nm 범위의 초방사성 집단공명 표면증강 라만 산란(c-SERS) 소자와 장거리 표면증강 적외선 흡수(e-SEIRA) 메타표면 소자를 단일 플랫폼으로 융합하여, 라만과 적외선이라는 상호보완적인 두 진동분광 신호로 단백질의 2차 구조 변이를 교차 검증한다. 아울러 모세관 현상을 활용한 센서 통합형 마이크로플루이딕스 시스템을 구현하여, 극소량의 비침습 시료만으로도 실시간·다중 병렬 분석이 가능한 초고감도 신호 증폭 환경을 구축한다.
■ 3세부 신호 분석(Collective Intelligence) - 인공지능: 역설계 및 진단·예측 AI 플랫폼
앞선 단계에서 쏟아지는 방대한 광학 데이터를 지능적으로 해석하는 연구단의 ‘두뇌’ 역할을 담당한다. 광특성 계산 대리 모델(surrogate model)과 생성형 AI를 활용하여 목표 광신호를 극대화하는 나노 구조체를 자유 형상(free-form)으로 역설계하고, 그 결과를 E세부의 소자 설계로 되먹임한다. 동시에 Transformer 기반 알고리즘으로 복합 스펙트럼 속 단백질의 다차원 구조 조성 비율을 역추적함으로써 NDDs의 발병 위험과 예후를 정밀하게 예측하는 AI 분석 모델을 고도화한다.
■ 유기적 연계와 멀티모달 AI 공용 인프라
세 세부 과제는 독립적으로 움직이지 않는다. A세부가 인공 펩타이드로 단백질의 독성 구조 변화를 규명하고 표준 신호를 도출하면, E세부가 나노광학 소자와 미세유체 칩으로 그 신호를 놓치지 않고 증폭하며, C세부의 AI 플랫폼이 이 데이터를 학습·역설계하여 다시 소재와 소자 설계를 개선하는 선순환 루프가 연구단의 핵심 경쟁력이다. 이를 뒷받침하기 위해 연구단은 GIST 캠퍼스의 HPC-AI 공용 인프라를 기반으로 단백질 구조 영상, 광학 스펙트럼, 나노소재 특성 데이터를 통합하는 바이오 데이터 파이프라인과 멀티모달 AI 코어를 구축하고 있다. 쿠버네티스(K8s) 기반 모델 서빙 서버와 단백질 구조 데이터베이스가 연계된 이 플랫폼은 조기 진단을 넘어 표적 특이적 약물 추천, 신규 적응증 탐색 등 AI 기반 조기 치료 전략으로 연구 영역을 확장하는 토대가 된다.
3. 인재 양성 체계: ACE 융합 인재와 멀티 멘토링
혁신적인 나노인포매틱스 플랫폼을 완성하고 그 성과를 현장에서 실현하는 주역은 바로 연구단의 50여 명의 InnoCORE Fellow(박사후연구원, 이하 ‘펠로우’)들이다. AI-ACE 연구단은 '글로벌 최고 수준 융합 인재' 를 목표로, 사회적 가치(Social Good)·기술(Technology)·성취(Achievement)·AI 혁명(Revolution AI)의 네 가치 위에 세 가지 인재상을 정립했다. 연구 성과를 산업 현장에 적용해 가치 창출을 극대화하는 기업가적 혁신가 AI Accelerators, AI를 통해 인류의 지속가능한 발전과 사회적 문제 해결에 앞장서는 실천적 리더 AI Changemakers, 그리고 인공지능 분야의 신기술과 이론을 탐구하며 학문적 경계를 개척하는 AI Explorers가 그것이다. 이 인재상은 펠로우를 중심으로 신진 교수와 연구원, 학생까지 아우르며 연구단 전체의 성장 방향을 제시한다.
■ 멀티 멘토링과 공동연구(Co-Lab): 포닥 중심의 자율적 연구 체계
AI-ACE 연구단은 기존의 단일 지도교수 주도형 연구 구조에서 벗어나, 전체 50명의 펠로우 모두에게 「주멘토(소속 기관) + 부멘토(타 분야·타 기관) + 글로벌 석학 또는 산업체 멘토」로 구성된 멀티 멘토링을 제공한다. 이와 긴밀히 맞물려 연구단의 운영 철학을 관통하는 대표 협력 모델이 「공동연구(Co-Lab)」다. 펠로우는 4대 과기원과 산학연, 세계 석학 멘토 교수들의 지원 아래 스스로 융합 주제를 발굴하고 공동연구를 주도하며, 이를 통해 단일 전공의 한계를 뛰어넘는 다학제적 시야와 소속 기관을 넘어선 폭넓은 전문적 피드백, 글로벌· 산업 현장 맞춤형 조언을 얻는다. 해외 멘토진에는 미국 하버드대, 노스웨스턴대, 미시간주립대, 텍사스대 오스틴, 영국 카디프대, 중국 베이징대 등 세계 유수 대학의 연구자들이 참여하고 있다.
그림 4. 뇌질환 조기진단을 위한 AI+나노융합 연구단 펠로우 전공영역 및 A·C·E 융합 인재상
■ 4대 과기원 공용 인프라: 연구에 온전히 몰입하는 환경
연구단은 신진 연구자들이 연구에 온전히 몰입할 수 있도록 세계 최고 수준의 과기원 공용 인프라를 전폭적으로 제공하고 있다. AI 플랫폼 구축을 위한 AI-HPC 슈퍼컴퓨팅센터, 단백질 구조 분석을 위한 GAIA 중앙기기연구소의 초저온 투과전자현미경(Cryo-TEM), 소자 제작을 위한 G-NICS 광융합 나노공정센터의 나노 팹이 대표적이다. 소재 합성에서 소자 제작, 구조 분석과 AI 학습에 이르는 연구 전 주기를 하나의 연구 공동체 안에서 수행할 수 있다는 점은, 펠로우가 주도하는 초학제 연구가 빠르게 성과로 이어지는 원동력이다.
4. 개방형 교류 생태계: 학술 교류, 산·학·연 협력 및 주요 성과
그림 5. (상좌) AI-ACE InnoCORE 연구단 개소식 및 펠로우증 수여식, (상우) AI Deep Dive 워크숍: 클라우드 인프라 활용 교육 (하좌) AI-ACE InnoCORE 워크숍, (하우) ACE 융합 인재-펠로우를 위한 연사특강
AI-ACE 연구단은 활발한 학술적 교류와 긴밀한 소통을 바탕으로 실질적인 연구 성과를 이끌어 내고 있다.
■ 학술 교류 및 역량 강화 프로그램
연구단은 펠로우들의 실무 역량을 높이고 초다학제적 협력을 이끌어내기 위해 교육 프로그램과 워크숍을 적극 운영하고 있다. 출범 원년인 2025년에는 클라우드 인프라와 AI 모델 활용, 분석 장비 연계 교육을 통해 펠로우들이 융합 연구를 수행할 수 있는 기반을 다졌다. 2026년 상반기 워크숍에서는 AI와 바이오 융합 연구의 최신 동향을 다룬 전문가 특강과 함께, 세부별 논의와 포스터 세션을 통해 펠로우들의 공동연구 추진 전략을 구체화했다. 아울러 성과공유회 및 워크숍에서는 미국 하버드 대학교 David Weitz 교수, KAIST 박용근 교수, 서울대학교 백민경 교수 등 국내외 유수 석학의 초청 강연을 통해 연구의 시야를 넓히고, 인공지능 기반 단백질 엔지니어링 실습 및 특허 발굴 전략 교육 등을 병행하여 펠로우들의 실전 연구 역량을 한층 끌어올렸다. 또한, 연구단은 정례 AI-ACE Colloquium을 개최하고 있다. 글로벌 멘토, 산업체 멘토, 이노코어 멘토 교수와 펠로우들이 참여해 최신 바이오·AI 융합 기술을 공유하고 심도 있는 의견을 나누는 이 자리는, 연구단이 학문 간 장벽을 넘어 글로벌 네트워크를 넓혀가는 핵심 동력이 되고 있다.
■ 주요 연구 성과 및 인재 배출
멀티멘토링에 의한 Co-Lab 협력은 이미 가시적인 연구성과로 이어지고 있다. 황준호 펠로우는 이은지 단장과 미국 노스웨스턴대학교 네이선 C. 지안네스키(Nathan C. Gianneschi) 교수의 공동 멘토링 아래 실시간 투과전자현미경(in-situ TEM)과 AI 분석을 결합한 단백질 응집 분석 기법을 정립하여 국제학술지 《Matter》에 게재하였으며, 이는 연구단 고유의 AI·나노 융합 혁신을 입증한 모범 사례로 평가받고 있다. 또한 GIST 정현호 멘토 교수와 KAIST 송영민 멘토 교수 연구팀은 과기원 간 공동연구를 통해 살아있는 세포 내부를 실시간으로 관찰할 수 있는 기술을 개발하여 《Advanced Materials》에 게재하였다. 아울러 연구단에서 융합연구 역량을 갈고닦은 펠로우들이 아주대, 원광대, 숙명여대 등 대학의 전임교원과 한국과학기술정보연구원(KISTI), 한국전자통신연구원(ETRI) 등 연구기관으로 잇달아 진출하며, 연구단이 차세대 과학기술 리더의 산실임을 입증하고 있다.
그림 6. (좌) ACE 융합연구 토론, (중) 펠로우 연구 성과 공유, (우) AI 단백질 엔지니어링 실습
5. 뇌질환 진단의 새로운 표준을 향하여
AI-ACE 연구단이 추구하는 것은 단순한 연구 성과의 축적이 아니다. 연구단은 A·C·E형 나노인포매틱스 플랫폼을 완성도 높게 발전시켜 실제 의료 현장과 바이오 시장에 적용하기 위한 체계적인 로드맵을 밟아가고 있으며, 조기 진단의 정확도를 높여 환자와 가족의 부담을 덜고 장기적으로는 뇌질환 예측과 진단의 새로운 표준을 제시하는 것을 목표로 한다. 그 중심에는 50명의 펠로우가 있다. Co-Lab 공동연구와 멀티 멘토링은 일회성 지원에 그치지 않고, 이들이 독립된 연구자로 자리 잡아 학계와 산업계를 이끌어갈 초학제적 리더로 성장하는 발판이 될 것이다. 소재에서 소자, 인공지능으로 이어지는 유기적 융합과 경계를 넘는 협력을 바탕으로, AI-ACE 연구단은 앞으로 대한민국이 정밀 의료와 뇌질환 진단 기술 분야에서 글로벌 선도적 위치를 차지하는 데 핵심적인 역할을 담당할 것으로 기대된다.
About GIST InnoCORE AI-ACE 연구단
뇌질환 조기진단을 위한 AI+나노융합 연구단 (GIST InnoCORE AI-ACE Institute)
이은지 단장 | AI-ACE 연구단 | GIST 특훈교수
이은지 교수는 연세대학교 화학과에서 박사 학위를 취득하였다. 현재 GIST 신소재 공학부 정교수이자 특훈교수, 대외협력처장으로 재직하며 뇌질환 조기진단을 위한 AI+나노융합 연구단(InnoCORE AI-ACE)의 단장을 맡고 있다.
이 교수는 유기고분자 나노구조체 제어 및 Soft Matter TEM 분야의 세계적인 전문가로서, 인공 펩타이드 합성, 첨단 이미징, 광·전기광학소자 적용 소재 개발 등 연구단의 핵심 요소 기술 전반에 걸쳐 깊이 있는 연구 성과를 쌓아왔다. 한국과학기술한림원 차세대회원(Y-KAST)으로 선정되었으며, 과학산업진흥유공 국무총리표창, 화학산업 유공자 장관표창, 교육부 우수성과 장관표창, 대한화학회 학술진보상, 한국고분자학회 중견 학술상, 한국공업화학회 미래인재상 등을 수상하며 학술적 독창성과 산업적 기여도를 모두 인정받았다. 특화전문대학원 인력양성사업 및 해외우수과학자 유치사업 등 대형 과제를 성공적으로 이끈 경험을 바탕으로, 현재 화학·나노·바이오·의학·AI 등 다양한 분야의 연구자들과 50명의 펠로우를 유기적으로 조율하며 젊은 인재들이 실패를 두려워하지 않고 도전적인 연구를 수행하는 개방형 연구 생태계를 구축하고 있다.
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