상금 오른 '화이자 의학상' 주인공? 지헌영·박덕우·김남국 교수

상금 오른 '화이자 의학상' 주인공? 지헌영·박덕우·김남국 교수

  • 홍완기 기자 wangi0602@doctorsnews.co.kr
  • 승인 2023.09.26 10:22
  • 댓글 0
  • 페이스북
  • 트위터
  • 네이버밴드
  • 카카오톡
이 기사를 공유합니다

세포부착-부유 전이 패러다임 규명·뇌 CT데이터 딥러닝 활용
불필요 정기 기능검사 대규모 임상 등…3000→5000만원 상금 증액

(왼쪽부터) 기초의학상 수상자 지헌영 연세의대 교수(약리학교실), 임상의학상 수상자 박덕우 울산의대 교수(내과학교실), 중개의학상 수상자 김남국 울산의대 교수(융합의학교실). ⓒ의협신문
(왼쪽부터) 기초의학상 수상자 지헌영 연세의대 교수(약리학교실), 임상의학상 수상자 박덕우 울산의대 교수(내과학교실), 중개의학상 수상자 김남국 울산의대 교수(융합의학교실). ⓒ의협신문

한국화이자제약이 제21회 화이자의학상(Pfizer Medical Research Award) 수상자를 발표했다. 이번 수상자에게는 부문별 5000만원(총 1억 5000만원)과 상패가 수여된다. 그간의 상금 3000만원에서 액수가 상승했다.

지헌영 연세의대 교수(약리학교실)가 기초의학상, 박덕우 울산의대 교수(내과학교실)가 임상의학상, 김남국 울산의대 교수(융합의학교실)가 중개의학상 수상자로 각각 선정됐다. 시상식은 11월 1일 연세대학교 백양로 플라자홀 그랜드볼룸에서 개최된다. 

화이자의학상은 대한민국의학한림원이 주관하고 한국화이자제약이 후원하는 의학상이다. 국내 의학계 발전을 지원하고 기업시민으로서 책임을 다한다는 것이 목표. 한국화이자제약 창립 30주년인 1999년을 기념해 제정됐다. 

기초의학, 임상의학, 중개의학 3개 부문에서 당해 연도 기준 2년 이내 발표된 개별 논문들에 대한 우수성, 창의성, 과학성, 공헌도 등을 평가한다.

화이자의학상은 이번 수상자를 포함해 총 52명의 의과학자를 지원했다. 

한국화이자제약은 "기초연구부터 실용적인 의학 연구까지 국내 의과학자들의 폭넓은 연구를 독려하고 지원하고 있다"며 "해를 거듭할수록 권위있는 의학상으로 그 가치를 인정받고 있다"고 평가했다.

기초의학상 수상자 지헌영 교수는 세포부착-부유 전이(AST, Adherent-to-Suspension Transition) 패러다임을 최초로 확인, 세포 부착성 조절인자들의 순환암세포 형성 및 암 전이 중 역할을 규명했다. 

기존 상피세포와 중배엽세포 모양 간의 리프로그래밍 현상을 설명하는 상피-중배엽 전이(EMT, Epithelial-to-Mesenchymal Transition) 이론과 다른 패러다임을 정립하고, 혈액세포 특이적으로 알려져왔던 전사인자 등 이를 매개하는 핵심인자를 확인했다. 지헌영 교수 연구팀의 논문은 암생물학 분야 최상위 국제학술지 '몰리큘러 캔서(Molecular Cancer)'에 게재됐다. 

주최측은 생명과학계의 난제 해결에 기여하고, 분자세포생물학 및 유전학을 기본으로 암 및 감각기 등 연구를 진행해온 연구업적을 인정받았다며 지헌영 교수의 선정 이유를 밝혔다.

임상의학상 수상자인 박덕우 교수는 고위험군 환자의 관상동맥 스텐트 시술 후 정기 스트레스 기능검사 여부에 따른 주요 심장사건 발생률 또는 사망률을 비교한 대규모 임상연구를 진행, 두 환자군 간 차이가 크지 않아 정기검사를 일괄적으로 시행하지 않아도 된다는 임상적 근거를 최초로 제시했다. 

연구 이전에는 관상동맥 스텐트 시술을 받은 고위험군 환자라면 모두 운동 부하 심전도 검사, 약물 부하 심장 초음파 검사 등의 스트레스 기능검사를 시행해왔다. 

이번 연구결과는 세계적으로 권위있는 의학저널 '뉴 잉글랜드 저널 오브 메디신(NEJM)'에 게재됐다. 전세계 표준 가이드라인에도 반영될 예정으로, 실제 환자 진료에 직접적인 영향을 미칠 것으로 전망된다.

박덕우 교수는 심혈관질환 임상적 근거를 확인해 국내 심장분야 의학수준을 세계적으로 드높였다는 평가를 받았다.

중개의학상 수상자인 김남국 교수는 보통 사용하는 특정질환을 학습하는 방법 대신 정상인의 뇌 CT데이터를 학습해 질환을 찾아내는 이상치 검출(Anomaly Detection) 방법으로 딥러닝 모델을 활용하는 중증도 분류(triage) 시스템의 가능성을 확인했다. 

이상치 검출 방법 적용시 응급상황 환자의 다양한 질환을 더욱 정확하게 검출할 수 있었으며, 판독 시간 등도 유의하게 단축되는 것을 증명했다. 연구결과는 과학저널 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)에 게재됐다.

김남국 교수는 의료인공지능 연구를 통해 변수가 많은 응급상황에서 적용할 수 있는 진단 시스템을 확인하고, 인공지능 진단 부분에서 환자 치료의 새로운 방법을 발굴했다는 평가를 받았다.

왕규창 대한민국의학한림원장은 "이번에 선정된 수상연구들 모두 국내 및 세계적 수요로 남아있던 난제들의 해법을 제시한 우수한 연구성과들"이라며 "앞으로도 화이자의학상을 통해 우리나라 의학 발전을 위한 의과학자들의 연구의지를 고취하는 데에 기여할 수 있기를 바란다"고 전했다.

개의 댓글
댓글 정렬
BEST댓글
BEST 댓글 답글과 추천수를 합산하여 자동으로 노출됩니다.
댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글수정
댓글 수정은 작성 후 1분내에만 가능합니다.
/ 400
내 댓글 모음
* 기사속 광고는 빅데이터 분석 결과로 본지 편집방침과는 무관합니다.