延世大学医学部の教授3名が、保健福祉部の『2026年保健医療研究開発(R&D)優秀成果30選』に選ばれた。自閉スペクトラム症の早期診断に関する人工知能(AI)や、癌の遺伝子変異分析、慢性副鼻腔炎に関する研究成果が評価された。
セブランス病院は、千根雅教授、金亨範教授、羅敏錫教授が2026年保健医療研究開発(R&D)優秀成果30選に選出されたことを20日に発表した。
保健福祉部と韓国保健産業振興院が主催する2026年保健医療研究開発(R&D)優秀成果30選は、国民の健康増進に寄与し、保健医療技術の発展の基盤となる優れた研究成果を発掘するために設けられた。振興院や国立癌センター、国立精神健康センターなどの関連機関が優れた成果候補を選定し、予備審査と優秀成果推薦委員会の審査を経て決定された。
千根雅教授は、国立精神健康センターの研究受託事業を通じて、家庭で撮影した行動映像や音声、親のアンケートをAIで分析し、自閉スペクトラム症を早期にスクリーニングするデジタル診断支援技術を開発した。
音声とアンケートを同時に分析するマルチモーダルAIモデルと、親子の相互作用行動映像を分析するAIモデルを開発し、スマートフォンで収集したデータのみで自閉症リスクを予測できるように実現した。これらの研究成果は、国際学術誌『npjデジタルメディスン(npj Digital Medicine)』に掲載された。千教授は、この研究を通じて病院訪問前の段階で自閉症高リスク群を迅速にスクリーニングし、早期診断と治療の連携を支援するAI基盤のデジタル診断支援技術の基礎を築いた。
金亨範教授は、グローバル研究協力支援事業を通じて『癌リスクを高めるATM遺伝子変異の大量発掘』研究を行った。ATMは損傷したDNAを検知し、修復過程を調整してゲノムの安定性を保つ遺伝子であり、変異が生じると癌の発生リスクや患者の予後に影響を与えるが、個別の変異の機能を判断するのが難しい場合が多かった。
研究チームはATM遺伝子の単一塩基変異約2万3000個を人間の細胞に導入し、機能を直接評価した。また、この結果を学習したAIディープラーニングモデル『DeepATM』を開発し、意味を解釈しにくかった変異の機能を予測した。この研究結果は昨年、国際学術誌『Cell』に掲載された。
羅敏錫教授は、グローバル医師科学者養成事業で『第2型慢性副鼻腔炎診断のための非侵襲的鼻分泌物バイオマーカー発掘』研究を進めた。従来の侵襲的検査方法の限界を超え、鼻水を通じて簡便に副鼻腔炎のタイプを区別できる基盤を整え、治療開始前に患者の炎症の様相を効果的に把握し、慢性副鼻腔炎患者のための個別化された精密医療の実現に寄与した。研究結果は昨年『アレルギー(Allergy)』に掲載された。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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