• 생명과학회지
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• 제32권4호
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• pp.271-278
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• 2022

신규 종양 유전자 Cancer Upregulated Gene (CUG) 2가 어떻게 유사-종양줄기세포 표현형을 유도하는지 잘 알려져 있지 않다. Cyclin E, c-Myc, Notch, 그리고 Yap1와 같은 종양단백질를 분해하여 그 발현을 조절하는 FBXW7 E3 ligase의 발현이 대장암, 자궁경부암, 그리고 위암 등 여러 암조직에서 낮아져 있음이 보고되고 있다. 그래서 우리는 이 FBXW7 단백질이 CUG2에 의한 종양형성에 관여할 수 있다는 가설을 세웠다. 이 연구에서 우리는 각 대조구 세포주보다 CUG2가 과발현된 A549 폐암 세포주와 BEAS-2B 기관지 세포주에서 FBXW7 단백질 발현이 낮게 나왔다. 여기서 MG132를 처리하게 되면 감소된 FBXW7과 FBXW7 기질로 알려진 Yap1 단백질 발현이 증가되는 결과를 관찰하였다. 종양줄기세포 현상에서 FBXW7의 역할을 규명하기 위하여, FBXW7 siRNA를 처리하였다. 대조구 세포주에서 감소된 FBXW7의 조건은 세포 이동 침습, 그리고 구형 형성이 증가되는 종양줄기세포 현상이 촉진되는 것을 관찰하였고, CUG2가 과발현된 두 세포주에서 FBXW7 발현 벡타 도입으로 FBXW7 발현 증가는 종양줄기세포 현상이 억제됨을 알 수 있었다. 또한 FBXW7의 감소는 EGFR-Akt-ERK1/2와 β-catenin-Yap1-NEK2 신호 경로를 활성화시키고, 반대로 FBXW7 발현 증가는 이 두 경로의 활성이 억제됨을 알 수 있었다. 이들 결과를 종합해 보면, CUG2 과발현은 FBXW7의 발현 감소로 이어지고, 이는 EGFR-Akt-ERK1/2와 β-catenin-Yap1-NEK2 신호경로를 활성화시켜 유사-종양줄기세포 현상을 촉진하는 것으로 생각된다.

• 대한기관윤리심의기구협의회지
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• 제2권1호
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• pp.23-31
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• 2020

Purpose: To obtain opinions from Korean Institutional Review Board (IRB) members' self-evaluation on ability to conduct fairness review of clinical trial protocol with presence of conflict of interest and from investigators and IRB members on financial conflict of interest through surveying. Methods: IRB members and researchers in 9 different hospitals were asked to answer survey questions via email. Results: Responders were 115 personnel (IRB Chair/vice 18, medical member 30, non-medical member 28, and researcher 39) from 9 centers. Compared to IRB medical members, IRB chair/vice respondents scored higher with statistically significance on 10 point scale (8.44±1.381 vs. 7.30±1.685, p=0.005) when asked to self-evaluate fairness reviewing a protocol proposed by an investigator from the same department and a protocol from the company that supports the scientific committee of responders. When reviewing a protocol proposed by a hospital director, non-medical members scored statistically significantly higher than medical-members (7.47±1.76 vs. 8.07±2.70, p=0.034). When asked about the limitation of labor fee for principal investigator on phase 3 Human clinical trials of the Investigational new drug, while the responses range was wide, 60% answered that labor cost of principal investigator should be less than 30% of total budget for clinical trials with a budget of 100 million won. 51.3% answered that there is no need to disclose the labor cost of the principal investigator in the consent form. Since every investigator can be influenced unconsciously by conflict of interest, the answer that 'responder agrees that there is need for management' was the most chosen answer (IRB member 61.8%, investigator 64.1%, multiple answers allowed). Conclusion: Considering scores on questions of fairness by IRB members were between 7.23-8.56 on scale of 0 to 10 point when IRB members were asked about reviewing a clinical trial protocol, it cannot be said with absolute certainty that there is no issue regarding fairness in the review process. Therefore, there should be more ways to safeguard fairness for these issues. There is a need that the disclosure amount of honorarium from sponsor should be lower than 100 million Korean won. Considering the results of the survey in which respondents expressed their thoughts, it is likely that more education on the concept of conflict of interest is needed.

• 의료법학
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• 제24권4호
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• pp.67-101
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• 2023

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.