mRNA와 단백질 하이브리드 백신 개발

mRNA 백신 기술은 오랜 세월 개발된 기술이지만, 급격히 상용화된 것은 코로나19 대유행 덕분입니다. 생각보다 뛰어난 효과 때문에 과학자들은 코로나19 판데믹 이후에도 다양한 질병에 이 기술을 응용하기 위해 연구하고 있습니다.

하지만 칼텍의 과학자들은 mRNA 기술에 기존의 다른 기술을 혼합하면 더 좋은 성과를 거둘수 있다는 연구 결과를 발표했습니다. mRNA 백신에다가 단백질 백신 기술을 혼합해 기존의 코로나 19 백신보다 5배 많은 항체 반응을 유도한 것입니다.

연구팀에 따르면 mRNA 백신은 인체 세포에 들어간 후 세포 표면에 바이러스 단백질을 발현해 면역 세포에 인식시키는 방식을 주로 사용합니다. 연구팀은 여기에다 바이러스 단백질 입자 추가하면 실제 바이러스 입자처럼 면역 세포가 인식해 진짜 감염과 더 비슷한 면역 반응을 유도할 수 있다고 생각했습니다. 세포 표면의 항원 뿐 아니라 혈액 속을 돌아다니는 바이러스 입자까지 재현하기 때문입니다.

쥐를 이용한 동물 모델에서 실험한 결과 하이브리드 백신은 mRNA 백신 단독보다 5배나 많은 항체를 생산하도록 유도했습니다. 사람에서의 임상 시험은 아직 한참 먼 미래이지만, 하이브리드 백신의 가능성을 보여준 것입니다. 물론 연구팀은 하이브리드 백신 기술이 코로나19 뿐 아니라 인플루엔자나 다른 백신의 효과를 증폭시키는 데 응용될 수 있다고 보고 연구를 계속하고 있습니다. 다만 두 가지 백신을 혼합할 경우 부작용도 더 커질 수 있어 안전성과 효능을 확인하기 위한 후속 연구가 필요할 것입니다.

참고

https://newatlas.com/medical/hybrid-mrna-protein-vaccine-caltech-covid/

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(23)00420-8

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사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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