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- 간손상·간암 위험 예측 연구 3편 발표… 박서은 학부생 Best Poster Presentation Award 수상
- 임상진-AI 연구진 협력 모델로 신약 안전성·간암 조기 예측 기술 개발 이어가
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[사진1] The Liver Week 2026에 참석한 공동연구팀. (왼쪽부터) 한동대학교 AI컴퓨터전자공학부 홍참길 교수, 박서은 학생, 김유진 학생, 아주대학교병원 소화기내과 김순선 교수
한동대학교(총장 박성진) 홍참길 교수 연구팀이 아주대학교병원 소화기내과 임상진과의 공동연구 성과를 국제학술대회 무대에서 발표하며 연구 역량을 입증했다. 특히 학부과정 학생이 최우수 포스터상을 수상하는 등 연구 인력 양성 면에서도 주목할 만한 결과를 냈다.
한동대-아주대 공동연구팀은 서울 콘래드호텔에서 열린 국제학술대회 The Liver Week 2026에서 세 편의 연구를 발표했다. 공동연구팀은 홍참길 한동대 교수, 아주대학교병원 소화기내과 정재연·김순선·조효정·한지은 교수와 박서은·김유진·박소연·정희서 학생으로 구성됐다. 세 편의 연구는 모두 △약물로 인한 간손상 예측 △환자 임상정보를 반영한 약물 안전성 평가 △만성 B형간염 환자의 간암 발생 위험 예측을 주제로, 실제 임상 현장의 문제에서 출발한 협력 연구다.
[사진2] 만성 B형간염 환자의 5년 내 간암 발생 위험 예측 연구를 발표 중인 박소연 학생
박서은 학생(AI컴퓨터전자공학부 4학년)은 약물의 잠재적 간독성을 전임상 단계에서 예측하는 인공지능 연구를 포스터로 발표해 Best Poster Presentation Award를 수상했다. 이 연구는 미국 FDA의 간독성 관련 약물 데이터를 활용, 분자 구조 정보뿐 아니라 분자 내부의 전자적 특성과 상호작용 가능성을 함께 반영하는 새로운 약물 표현 방법을 제시했다. 기존 계산 기반 약물 안전성 연구가 원자 결합 형태나 물리·화학적 특성에 주로 의존해 온 점을 보완한 접근으로, 신약 후보물질의 초기 안전성 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
김유진 학생(일반대학원 전산전자공학과 석사과정)은 환자의 임상정보와 약물 정보를 통합해 간손상 가능성을 예측하는 프레임워크를 발표했다. 약물로 인한 간손상은 약물 자체의 특성만으로 설명되지 않고 환자의 건강 상태, 기저질환, 검사 수치 등이 복합적으로 작용하는 만큼, 이 연구는 실제 병원 임상자료를 바탕으로 이러한 요인들을 함께 반영한 예측 모델을 제시했다. 의료진이 임상 현장에서 해석하고 활용할 수 있는 형태로 발전시켜 나갈 계획이다.
박소연 학생(일반대학원 전산전자공학과 석사과정)은 만성 B형간염 환자에서 5년 내 간암 발생 위험을 예측하는 연구를 발표했다. 만성 B형간염은 간암 발생의 주요 위험 요인으로 꼽히는 만큼 환자별 위험도를 정밀하게 평가하는 일은 감시검사와 치료 계획 수립에 직결되는데, 이 연구는 기존 임상 점수 체계를 보완하는 인공지능 기반 예측 방법을 제시했다. 특히 별도의 모델 재학습 없이도 병원과 환자군에 따라 유연하게 적용될 수 있도록 설계해, 자료 특성이 달라지는 실제 임상 환경에서의 활용 가능성을 높였다.
홍참길 교수(AI컴퓨터전자공학부)는 “아주대병원 소화기내과 연구진이 제시한 임상적 질문을 바탕으로 연구 문제를 구체화하고 데이터를 함께 분석해온 덕분에, 연구가 실제 진료 현장에 뿌리를 두고 진행될 수 있었다”고 말했다. 이어 “각 연구 주제에 학생들이 직접 참여해 국제학술대회 발표와 수상으로 이어진 점이 이번 발표에서 가장 뜻깊다”며 “앞으로도 임상 현장과 AI 기술을 잇는 연구를 꾸준히 이어가겠다”고 밝혔다.
이번 발표는 한동대 AI 연구진과 아주대병원 임상진이 각자의 전문성을 결합해 실제 의료 현장의 문제를 데이터와 인공지능으로 풀어가는 협력 방식의 산물이다. 학부과정 학생이 국제학술대회 수상자로 이름을 올리고, 대학원생들이 발표를 맡은 것은 이러한 연구 환경 속에서 축적된 인력 양성 성과이기도 하다.
연구팀은 현재 세 편의 연구 모두 국제학술지 게재를 준비 중이며, 다양한 병원 자료와 환자군에서 모델 신뢰성을 추가 검증하는 한편 설명 가능한 인공지능 기반 간질환 예측 기술로 확장해 나갈 계획이다.
