354 편의 논문
본 논문은 혈관화된 종양 미세환경을 모사하여 혈관 내 침투 (intravasation) 를 관찰하고 침투한 암세포를 수집할 수 있는 미세유체 칩 'IntravChip'을 개발하여 암세포의 침투 메커니즘 규명 및 항암 치료제 스크리닝을 가능하게 했음을 보고합니다.
이 논문은 나노입자 단백질 코로나 분석 시 표준 분리 기법이 세포외소포 (EV) 를 함께 포획하여 나노입자의 생물학적 정체성을 왜곡할 수 있음을 규명하고, EV 를 제거한 후 분석해야만 정확한 단백질 프로파일을 얻을 수 있음을 강조합니다.
이 논문은 자동화된 384 웰 플랫폼과 예측 모델을 도입하여 다성분 수용액의 유리화 거동을 고속으로 측정하고 예측함으로써, 효율적인 동결보존제 (CPA) 제형 설계를 가능하게 하는 새로운 프레임워크를 제시합니다.
이 연구는 게놈 규모의 CRISPR 스크리닝을 통해 인간 단백질의 기능을 분석하고 이를 기반으로 정밀 유전자 편집 효율을 획기적으로 향상시킨 합성 단백질 (TruEditors) 을 설계하여 CAR T 세포 치료 및 인간 배아줄기세포 편집 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었음을 보여줍니다.
이 논문은 기하학적 제어가 가능한 플라즈모닉 구조물, AI 기반 분자 동역학 추론, 그리고 장기 기반 생물학적 검증을 통합한 'PAO' 프레임워크를 제안하여, 활성 학습과 베이지안 추론을 통해 차세대 플라즈모닉 바이오센서의 설계 및 최적화를 혁신하는 시스템 수준의 방법론을 제시합니다.
본 연구는 사료 성분과 영양소 소화율을 반영한 개선된 생체에너지 모델을 개발하여, 기존 총에너지 기반 모델보다 큰입배스 (Micropterus salmoides) 의 성장 예측 정확도를 획기적으로 높였음을 입증했습니다.
이 연구는 TMJ 임플란트의 예비 설계에는 단순화된 모델이 유효할 수 있으나, 최종 임상 전 평가에는 정밀한 유한요소 모델링이 필수적임을 보여줍니다.
이 연구는 뇌 성장에 적응하는 스프링 전자소자와 비전 - 언어 모델 기반 스파이크 처리 파이프라인을 결합하여 발달 중인 쥐 뇌에서 수주 동안 동일한 뉴런의 활동을 추적할 수 있게 함으로써, 신경 회로의 탈동기화 현상이 특정 뉴런 서브셋의 점진적인 결합 약화에 기인함을 규명했습니다.
본 논문은 3D 바이오프린팅 및 주사형 치료제 등 다양한 분야에서 신뢰성 있는 하이드로젤 압출을 가능하게 하기 위해, 기존 방법론의 한계를 극복하고 압출 과정의 시공간적 조건을 정밀하게 재현하여 압출 특성과 압출물 형태 간의 인과 관계를 규명하는 새로운 프로세스 기반 분석 프레임워크인 'X-TRUDE'를 제안합니다.
이 논문은 키랄 리간드가 그래핀 양자점의 나노 구조적 키랄성을 결정짓고, 이 구조적 키랄성이 생체막을 통한 수동 수송을 지배하는 반면 능동 수송은 리간드 정체성과 운반체 인식에 더 크게 영향을 받음을 규명함으로써 생체 - 나노 상호작용 설계의 새로운 원리를 제시합니다.
본 연구는 골관절염 진행 중 섬유화 과정으로 인한 활막 미세환경의 역학적 경화가 기계적 신호전달을 통해 활막 섬유아세포와 대식세포를 활성화시키고 상호작용을 촉진하여 질병을 악화시킨다는 것을 규명했습니다.
본 연구는 전기적 표면 분극이 아파타이트 기반 이식재의 표면 전하를 조절하여 파골세포의 분화와 흡수 활성을 촉진하고, 결과적으로 생체 내 골 재생 및 이식재 - 골 결합을 유의미하게 향상시킨다는 것을 규명했습니다.
이 연구는 글리코엔지니어링을 통해 생성된 다양한 GM-CSF 글리코포름을 분석한 결과, N-글리칸 가지 구조의 감소가 TF-1 세포 증식을 통한 GM-CSF 의 생리활성을 현저히 억제함을 규명함으로써, 임상적 효능과 안전성을 최적화하기 위해 정밀한 글리코엔지니어링의 중요성을 강조합니다.
본 연구는 통계적 형상 모델링과 전산유체역학을 결합하여 장골정맥의 해부학적 표현 수준 (2D 투영, 단순 3D, 정밀 3D 재구성) 이 혈류 역학 예측, 특히 혈전증 위험 지표인 낮은 전단응력 영역의 크기와 형상 - 유동 상관관계에 미치는 영향을 분석한 결과, 단순화된 기하학적 모델은 환자 특이적 3D 모델에 비해 낮은 전단응력 영역을 과대평가하며 형상 - 유동 관계 해석에 해부학적 정밀도가 결정적임을 규명했습니다.
이 논문은 NIH-AAPM-Mayo 데이터셋을 기반으로 잔여 밀도 블록 (RDB) 과 합성곱 블록 어텐션 모듈 (CBAM) 을 통합한 RDBCycleGAN-CBAM 모델을 개발하여, 저선량 CT 영상의 노이즈를 효과적으로 제거하면서도 구조적 세부 정보를 보존하고 기존 방법들보다 PSNR 과 SSIM 지표를 크게 향상시켰음을 보고합니다.
이 논문은 메뚜기 더듬이의 뛰어난 후각 능력을 활용하여 실시간으로 냄새를 탐지, 식별 및 국소화할 수 있는 자율형 바이오하이브리드 로봇 'Sniffbot'을 개발하고, 이를 통해 기존 기술의 한계를 극복하고 다양한 환경에서 효과적으로 작동함을 입증했습니다.
이 논문은 기존 전기화학적 임피던스 분광법 (EIS) 에 비해 시간 분해능이 100 배 향상된 초단위 (0.3 초) 측정 기술인 TEIM 을 개발하여 상피 세포 배양 모델에서 막 저항, 정전용량 및 막 비율을 실시간으로 정밀하게 모니터링할 수 있음을 입증했습니다.
본 논문은 늑골 등 골격 구조가 폐기종 분할 정확도를 저해하는 문제를 해결하기 위해 골격 억제 기법을 전처리 단계에 적용한 결과, CNN 및 비전 트랜스포머 모델 모두에서 분할 성능이 통계적으로 유의미하게 향상됨을 입증했습니다.
이 연구는 ADAM10 프로테아제를 표적 단백질에 유도하여 리소솜 경로 없이 세포 표면 단백질의 세포 외 도메인을 선택적으로 절단·제거하는 새로운 'Shedders' 플랫폼을 개발하고, 이를 통해 LAG-3 등 다양한 면역 조절 수용체의 기능을 조절할 수 있음을 입증했습니다.
이 논문은 인공지능 기반의 3D 이미징 및 다중 오믹스 분석을 통해 비소세포성 폐암의 재발 위험을 예측할 수 있는 전이 전 니치 (pre-metastatic niche) 의 분자 생체표지자, 특히 대식세포와 노화 세포의 특징을 규명했습니다.