의학과 2학년을 대상으로 하는 『의학연구 2』 과정이 지난 10월 10일부터 12월 16일까지 10주 동안 진행되었다.

‘연구역량 강화’는 서울의대 교육과정 편성의 중요 원칙 중 하나로, 그 중 가장 중요한 교육과정인 『의학연구 2』는 학생들이 직접 의학연구에 참여할 수 있는 기회를 부여함으로써 과학적 방법을 학습하고 창의적인 연구 능력을 강화할 수 있도록 운영되고 있다. 올해도 모든 학생들이 자신들이 원하는 주제를 선택하여 실험 및 연구에 참여하였는데, 총 153명의 학생이 실험실 연구, 임상 연구, 인문사회의학연구 등에 걸쳐 다양하게 개설된 88개의 주제에 배정되어 의학연구 과정을 수행하였다.

학생들은 매주 참여한 연구활동과 연구의 진행 사항을 주간보고서로 작성하여 e-포트폴리오로 제출하고, 10주 간의 과정을 마친 후에는 논문 형태의 최종보고서 제출 및 마지막날 개최되는 의학연구2 발표회에서 연구 결과물에 대해 직접 발표 및 토론함으로써 연구의 계획 수립부터, 진행, 결과물을 발표하는 의학연구의 전반적인 과정을 경험하게 된다.

『의학연구 2』 마지막날인 12월 16일에 의학연구2 발표회가 진행되었다. 이번 발표회는 그간 COVID-19 으로 인해 온라인으로 진행되었던 발표회를 2년만에 다시 대면으로 진행할 수 있어 뜻깊은 시간이었다. 30명의 학생들은 융합관 박희택홀, 양윤선홀, 교육관 117호에 각각 10명씩 배정되어 구연 발표를 하였으며, 120명의 학생들은 융합관에서 포스터 전시 및 발표를 하였다. 우수 구연 발표에는 신동진 학생(지도교수 최무림) 등 3명이 선정되었으며, 우수 포스터 발표에는 정민서 학생(지도교수 김종일) 등 총 7명이 선정되었다. 또한 이번 발표회에서는 ‘박종완 기초의학 미래인재상’, ‘권준수 임상의학 학생연구상’, ‘연구 포트폴리오상’ 시상과, 오후에는 ‘의료 인공지능 융합인재 양성 사업단 성과교류회’, ‘융합형 의과학자 학부과정 지원사업 연구발표회’가 함께 진행되어 더욱 풍성한 연구발표회가 되었다.

『의학연구 2』는 학생들이 집중적으로 연구에 참여할 수 있는 기회를 제공함으로써, 학생들의 연구역량을 향상시킬 수 있는 중요한 교육과정으로, 올해도 열정적으로 학생들을 지도하여 본 교육과정의 의미를 잘 전달해 주신 지도교수 몇 분의 소감을 들어보는 기회를 가져보았다.

본인은 2022년도 3월에 임용되어, 2학기 의학연구 2 과정에 처음으로 참여하여 '유전자 편집' 키워드로 2명의 본과생(이동준, 양현준)을 지도하였습니다. 본과생들은 10주간의 짧지 않은 기간 동안 대학원 신입생에 준하는 일정표대로 아침부터 오후까지 공부도 하고, 직접 실험에 참여하기도 했습니다. 실험은 세포배양, 클로닝, PCR, NGS 시퀀싱 등과 같은 기본적인 세포생물학 기술에서 유전자가위 디자인 및 분석과 같은 최신 기술까지 배울 수 있었습니다. 학생들은 이해력이 탁월하여, 연구 전반에 대해 빠르게 숙지하였고 실험에도 적극적으로 참여하였습니다. 클로닝이 잘 안 되었을 때 저녁 늦게까지 남아 결국 원하는 결과를 얻어내기도 했고, 세포배양 일정에 맞춰 주말에도 잠깐 나와 실험을 하기도 했습니다. 또한, 10주간 과정이 지나고 못다한 실험을 마무리하기 위해 추가로 시간을 내서 노력했던 부분들이 기억에 남습니다. 10주간 본인의 연구뿐 아니라, 자연스럽게 공동연구팀들과 미팅에 참여하면서 눈 질환, 피부질환, 신경 질환 등에 유전자 교정 기술이 어떻게 활용되는지를 직접 경험할 수 있는 시간도 있었습니다.

지금은 바야흐로 '바이오 르네상스' 시대라고 생각을 합니다. 인체 유전자 DB 완성, 새로운 진단법 개발, 혁신적 mRNA 기술 및 유전자가위 등 새롭고 혁신적인 변화들이 연이어 개발되고 있습니다. 의대생들이 이러한 변화에 능동적이고 진취적으로 참여하여, '의사과학자' 가 각광받는 시대의 주역이 되기를 바랍니다. 끝으로, 학생들을 실험 현장에서 일대일로 지도해준 대학원생 이석훈 학생을 포함하여 랩원들과 공동연구자들에게도 감사의 인사를 전합니다.

박시훈 학생은 ‘투석 중 저혈압 예측을 위한 인공지능 모델 개발’ 연구를 수행하였습니다. 신장학을 배우긴 하였지만, 신대체요법 중 혈액투석, 혈액투석의 합병증, 그리고 인공지능이라는 세가지 테마를 함께 공부해야 수행이 가능한 다소 어려운 주제였습니다. 다행히 연구기간동안 계획에 따라 어려운 내용을 차근차근 이해하고 수행하는 태도로 성실히 과정을 이행하였습니다.

먼저, 연구 전반기에 질병에 대한 공부를 통해서, 연구배경과 목적을 잘 수립하였습니다. 연구기간동안 개최된 인공지능 교육 워크숍과 의료인공지능학회에도 적극적으로 참석하여 인공지능의 기초와 응용주제들을 접하였습니다. 제공된 자료를 잘 정리하고, 익힌 인공지능 코딩을 활용하여 machine learning 과 deep learning 분석도 수행하여 연구 결과를 도출하였고, 이를 잘 정리한 것으로 판단하였습니다. 연구기간 중에 의예과 전공선택과목인 디지털데이터의학개론 수업에도 본인이 참여한 연구를 소개하는 시간을 10분 정도 배정하였는데, 연구내용을 의예과 학생들도 이해할 수 있도록 쉽고 체계적으로 요약하여 전달함으로써, 의학연구를 먼저 경험한 선배로서 좋은 본보기가 되었고, 이러한 경험이 발표회에서도 좋은 결실로 이어졌습니다. 짧은 기간이었지만, 인공지능에 대한 깊은 성찰을 통해 앞으로도 관련 연구를 이어갈 수 있는 동기가 되었습니다. 수고 많았습니다.

의학연구2 과정은 강의실에서 잘 정립된 의학지식 위주로 학습하던 학생들이 그러한 지식들이 만들어지는 과정에 참여하는 시간이라고 생각합니다. 학생들의 예상과는 달리 의학은 아직도 불완전하고 한계가 많으며 그로 인해 진료실에서 환자들이 주로 물어보는 질문인 “이 병이 왜 생기는지?”, “이 병을 완치할 수 있는 방법이 있는지?”, “이러한 부작용이 많은 혹은 힘든 치료 외에 다른 치료법은 없는 것인지?” 에 대해서 환자들이 원하는 답을 줄 수 없는 경우가 많습니다. 의학연구란 이러한 한계를 인지하고 그로부터 도출된 문제의식에서 시작하는데 잘 정립된 지식에 익숙한 대부분의 학생들은 문헌고찰을 통해서 우리가 알고 있는 의학지식에 많은 한계가 있다는 사실을 깨닫게 되면서 많이 당황하는 것 같습니다. 또한 가설을 세우고 실험을 수행할 때도 실험 결과가 수많은 조건에 영향을 받기 때문에 목표한 가설을 제대로 검증하기 위해서는 이 조건들을 잘 통제하여야 하는데 비슷한 실험이 과거에 수행된 적이 없어서 직접 실험을 하면서 조건을 잡아야 하는 상황들을 직면하면서 학생들이 많은 당혹감을 느끼는 것 같습니다. 이번에 저의 지도를 받아 연구를 수행한 이유경 학생과 한민석 학생도 마찬가지로 이러한 상황들을 직면하면서 많이 당황했을 것입니다. 하지만, 제가 수년간 의학연구2를 통해 학생들의 연구를 지도하면서 느낀 점은 우리 서울의대 학생들이 의학지식을 습득하는 능력뿐만 아니라 학문자체에 대한 호기심과 열정이 뛰어나다는 것입니다. 가끔은 저를 놀라게 할 정도로 열정적인 학생을 만나기도 했는데 그럴 때마다 저는 교수로서 우리 학생들의 잠재된 열정을 더욱 발전시켜서 의학을 배우고 적용하는 것뿐만 아니라 새로운 의학지식을 만들어내는 일을 적극적으로 수행하는 의과학자로 성장하도록 돕는 일을 더욱 열심히 해야겠다는 다짐을 하게 됩니다. 지난 10주간 학생들의 연구를 지원해준 우리 연구실 구성원과 모든 것이 처음이라 많은 수행착오를 겪었지만 끝까지 성실히 연구를 수행해준 두 학생 모두 수고 많으셨고, 앞으로의 길을 응원합니다!

1학년 때 기초 의학 과정을 배우게 되면서 많은 병들의 병태생리가 유전적인 영향을 받는다는 것에 흥미를 가지게 되었습니다. NGS 유전체 데이터를 다루어보고 싶은 마음이 생겨 기능유전체학 연구실의 최무림 교수님께 개인적으로 연락을 드려 겨울방학 때부터 연구활동을 진행하게 되었습니다. iPSC에서 cardiomyocyte로 분화하는 과정에서 일어나는 유전자들의 발현 변화를 연구한다면, 역으로 cardiomyocyte가 퇴화하는 심근병증의 병태생리에 대한 인사이트를 얻을 수 있을 것 같다는 가설로 주제를 선택하게 되었습니다.

제가 진행한 연구는 meta-analysis 형태의 연구였기에 여러 논문에서 하나하나의 데이터셋을 직접 모으는 작업부터 시작하게 되었습니다. 교수님과 함께 4000여개의 데이터를 하나씩 들여다보며 필터링하는 작업을 거쳤습니다. 이후 AWS 클라우드 컴퓨팅 시스템을 이용하여 5Tb 용량의 데이터를 전처리하게 되었습니다. 5주간의 전처리 과정을 진행하는 동안 컴퓨터를 다루는 것이 익숙하지 않아 선생님들께 도움을 받았는데, 연구는 서로 도와주는 것이라며 오히려 잘하고 있다고 칭찬해주셔서 참 감사했습니다.

전처리된 iPSC derived cardiomyocyte 유전체 데이터를 R프로그램을 이용하여 후반 5주간 분석하였습니다. Principal Component Analysis, tSNE, UMAP, Differentially Expressed Genes Analysis, Heatmap 등을 직접 코딩을 통해 진행하였습니다. 분석 과정 중간중간마다 자주 교수님, 사수선생님과 결과에 대한 해석을 함께 논의하고 배우는 기회를 주셔서 더욱 연구에 즐겁게 참여할 수 있었습니다. 특히 제가 전혀 생각하지 못한 분석 방법, 결과 해석을 교수님께서 말씀해주실 때마다 교수님처럼 숲을 볼 줄 아는 과학자가 되고 싶었습니다.

10주간의 연구과정 동안 배운 것은 연구는 혼자서 처음부터 끝까지 다 할 수 없다는 것입니다. 매주 랩미팅에 참여하면서 선생님들께서 자신의 연구 진행 상황을 발표하고 서로 결과 해석에 대한 새로운 통찰, 비판적 사고를 제시하는 과정을 통해 더 좋은 연구로 발전하는 것을 보았습니다. 연구를 진행하다가 찾아봐도 잘 모르는 부분이 발생하였을 때 겸손한 자세로 주위 사람들에게 도움을 요청하고 조언을 구할 줄 아는 것이 진정한 과학자가 되는 과정임을 배웠습니다.

많이 부족한 저에게 아낌없이 격려해주시고 지도해주신 최무림 교수님과 많은 도움을 주신 심형태, 문현채 사수선생님을 비롯해 기능유전체학 실험실 선생님들께 진심으로 감사드립니다.

인체에 대해서 유전체 측면에서의 접근과 더불어 오가노이드 모델을 활용해 연구를 진행한다는 점에서 김종일 교수님 연구실에 예과때부터 관심이 있어 의학연구 멘토링을 진행했었습니다. 이번 의학연구2에서도 그때 배웠던 유전자 분석 방법, 오가노이드 실험 방법들을 바탕으로 보다 심화된 연구를 진행하고 싶어 같은 연구실에서 의학연구2를 하고자 마음먹었습니다. 특히 췌장 섬 전구세포 (islet progenitor)와 혈관내피세포(endothelial cell)를 공배양해야 자라는 췌장 섬(pancreatic islet) 오가노이드, TGF-β 신호에 내성을 갖는 위 상피 오가노이드 모델과 같은 주제가 세포간 신호전달과 관련해 관심이 많았던 제게 매우 흥미롭게 다가와 이를 선택하게 되었습니다.

저는 췌장 섬 오가노이드를 이용해 당뇨 관련 유전자 변이에 대한 기능적 연구와 shRNA를 통한 knockdown으로 위 상피 오가노이드에서 TGF-β 신호에 영향을 주는 유전자를 찾는 두 가지 주제의 연구에 참여했습니다. 췌장 섬 오가노이드의 경우에는 계대배양을 할 때 혈관내피세포를 분리해서 새로 넣어 주어야 하다 보니 초반에는 이에 주로 참여하게 되었고, 계대배양을 진행해 안정적으로 수립된 것을 확인하고 나서 췌장 섬 오가노이드의 성숙 과정이 한달 정도 걸리다 보니까 마지막주가 되어서야 포도당 농도에 따른 인슐린 분비를 확인할 수 있었습니다. 위 상피 오가노이드의 경우 계대배양을 진행하면서 성장 정도에 따른 차이를 꾸준히 확인했는데, 그 변화 속도가 느려 의학연구2 기간 동안 유의미한 결과를 확인하지는 못해 최종적으로 제출하지는 못했습니다. 이처럼 실험연구를 진행하다 보니 연구에 있어서 기다림 역시 중요한 요소라는 생각이 들었습니다. 현재 췌장 섬 오가노이드 연구의 경우 single cell RNA sequencing 데이터를 기다리는 중이고, 위 상피 오가노이드 연구의 경우 knock-down이 제대로 일어났는지 qPCR로 확인해보고 있습니다.

사실 원래 오가노이드 연구라고 한다면 암 관련 연구들밖에 떠올리지는 못했었는데, 이번에 당뇨에 대해 췌장 섬 오가노이드로 실험도 해 보고, 한국 오가노이드 학회에도 방문하면서 오가노이드의 다양한 이용방법에 대해 생각해 보고 사고를 확장해 볼 수 있는 시간이었습니다. 나아가 의학 연구 주제 전반에 있어서도 만성 질환을 연구하는 것이 어렵지만 많은 사람에게 장기적으로 영향을 미친다는 점에서 꼭 필요한, 아주 중요한 연구라는 생각도 가지게 되었습니다. 기술적인 측면으로는 이번 의학연구2를 계기로 평소 배워보고 싶었던 테크닉인 single cell RNA sequencing 데이터 분석을 직접 해 보면서 배울 수 있었던 점이 좋았습니다.

제가 실제로 연구자가 되어 논문으로 얼핏 구경만 할 수 있었던 방법들을 이용해 직접 연구에 참여해 볼 수 있었던 10주는 정말로 꿈과 같은 시간이었습니다. 이렇게 놀라운 연구 경험을 할 수 있게 해 주신 김종일 교수님과 이현석 선생님, 그리고 유전체의학연구소 선생님들께 감사드립니다.

고등학교 때 박상민 교수님을 인터뷰할 기회가 있었는데 저는 그때 설명해주신 ‘새로운 질문을 던지는 체계적 방식’에 매료되었습니다. 그래서 의예과에 진학한 후 교수님 연구실에서 파킨슨병과 비만을 주제로 의학연구 멘토링을 수행했고, 당시 의학적 지식이 전무했던 부분이 아쉬움에 남아 의학연구2 때 되돌아와 연구를 진행했습니다. 여러 임상과목 수업을 통해 대사 관련 질환 및 증후군이 현대 사회에서 중요한 문제임을 배웠고 이러한 지표들에 초미세먼지가 관련이 있다는 기사들을 접하게 되어 연구를 진행하게 되었습니다.

현재까지 초미세먼지와 운동이 대사 지표에 미치는 영향을 알아본 연구들은 있었지만, 운동량 변화를 변수로 살펴본 것은 없었고, 이를 novelty로 삼아 연구를 진행했습니다. 이번 과정에서 저는 스터디 디자인 구성, 데이터 마이닝, 통계 분석과 논문 작성까지 1저자로서 전과정을 주도적으로 진행하였습니다. 국민건강보험공단 표본 코호트를 사용하였으며 두 번의 건강검진에서 측정된 대사지표를 종속변수로, 응답한 운동 횟수로부터 산출한 MET의 변화를 독립변수로 하여 미세먼지 농도 별로 운동량 변화에 따른 대사 지표의 차이를 살펴보았습니다.

현재는 논문 투고 진행 중이고 연구실에서 진행한 대기오염 DB를 활용한 딥러닝 기반 심혈관질환 단기 예측 분석 실습에 참여하여 딥러닝을 이용한 연구 방법론에 대해서도 배워보았습니다.

처음 결과를 얻었을 때 생각했던 것보다 변수별 유의성과 경향성에 차이가 있어 어떤 의미가 있는지 해석하는데 많은 시간과 노력이 들어갔던 것 같습니다. 몇 주간의 랩미팅과 개별 미팅을 거치며 각종 변수의 종류와 범주, 이에 따른 연구 대상자를 수정하며 다양한 시도를 이어 나갔습니다. 이 과정 중 때때로 벽을 마주할 때가 있었는데 이를 해결하기 위해 연구실 여러 교수님, 선생님들과 또 스스로도 고민해보며 돌파구를 찾게 되었을 때 가장 많은 희열을 느끼고 성장할 수 있었던 것 같습니다.

또 교수님께서는 개별 미팅 마다 ‘전달하고 싶은 메시지가 무엇이니?’라는 질문을 반복하셨습니다. 그 결과 단순히 대사증후군의 경향성을 보여주는 논문에서 다른 지표와 혈압 차이, 더 나아가 심혈관계질환과의 연관성까지 이어진 결론을 내는 논문을 완성할 수 있었습니다. 이번 경험을 통해 단순히 결과를 도출하는 것이 아니라 전달하고자 하는 메시지를 찾고 이를 효과적으로 표현하는 것 역시 매우 중요하다는 점을 깨달을 수 있었습니다.

지난 10주 동안 고민을 거듭하며 힘든 부분도 분명히 있었지만 그 속에서 연구의 즐거움과 가치를 배울 수 있었던 소중한 시간이었던 것 같습니다. 이제 곧 임상실습이 다가오는데 열심히 탐구하고 배우며 꼭 흥미로운 질문을 찾아 연구실로 돌아갈 수 있으면 좋겠습니다.

이 모든 과정을 이끌고 애정 어린 시선으로 지도해주신 박상민 교수님, 담당으로 애써주신 김성민 사수 선생님, 그리고 관심과 조언을 아끼지 않으신 연구실 교수님들과 선생님들께 감사 말씀드리고 싶습니다.