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라만분광·인공지능 '급성 신장손상 진단기술' 개발
January 07, 2023
국내 연구진이 라만 분광법과 인공지능 기술을 활용해 급성 신장손상을 빠르고 정확하게 진단할 수 있는 기술을 개발했다.
울산의대 서울아산병원 융합의학과 김준기(사진) 교수팀은 바이오마커 검출법인 표면 증강 라만 분광법(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy)과 인공지능 기반 통계처리 기법을 이용해 급성 신부전을 평가하는데 성공했다고 17일 밝혔다.
급성 신장손상은 혈액 속에 노폐물이 쌓이고 신체의 전해질, 산성도, 수분 항상성이 깨지면서 신장 기능이 급격히 감소하는 상태를 말한다. 이를 조기에 진단할 수 있으면 신속한 치료로 영구적인 신장손상과 만성 진행성 신장질환을 막을 수 있다.
연구팀은 신장 허혈로 급성 신장손상이 발생한 쥐에게서 혈액과 소변을 채취한 후 진단검사와 병리검사를 진행해 신장기능 및 손상 정도를 확인했다.
이어 금-산화아연(Au-ZnO) 나노 기둥으로 표면이 강화된 라만 센싱 칩 위에 쥐의 혈액과 소변을 올려놓고 SERS를 이용해 라만효과를 중폭시켜 신호를 얻었다. 연구팀은 이번 연구를 위해 나노 구조체를 기반으로 SERS를 위한 센싱칩을 제작했으며 거친 금속 표면에 의한 라만신호 증강을 극대화했다.
이후 라만신호에 주성분 분석(PCA)과 기계학습 알고리즘 중 하나인 기능성분 지도(PLS-DA) 메커니즘을 접목해 신장기능 평가를 진행했다.
혈액과 소변의 SERS 분석 결과, 급성 신장손상 진단을 위한 신장기능 평가에 사용될 수 있는 바이오마커가 페닌알라닌(Phe), 티로신(Tyr) 등으로 검출됐다. 연구팀은 아미노 III형과 달리 페닌알라닌과 티로신이 신장기능을 평가할 수 있는 인자임을 확인했으며, 라만신호 영역을 더 크게 사용하자 평가 정확도가 향상된 점을 발견할 수 있었다고 설명했다.
기존 PCA 통계분석을 통해서는 라만신호 데이터 분포와 진단 가능성을 검토할 수 없었으나, 라만신호를 PLS-DA 메커니즘에 접목해 분석했더니 혈액과 소변에서 99.3%, 99.9%의 정확도로 신장기능 평가가 가능하다는 사실을 확인했다.
김준기 울산의대 서울아산병원 융합의학과 교수는 "SERS 칩의 라만신호 증강을 통해 신장기능을 모니터링하고 진단할 수 있었으며, PLS-DA의 머신러닝 분석 알고리즘을 이용해 혈액과 소변에 있는 SERS 바이오마커를 신장기능 이상 진단기준으로 사용할 수 있음을 확인했다"며 "나노다공성 구조의 신호 강화 감지 및 머신러닝 알고리즘 적용은 다양한 바이오마커의 다중 복합 검출이 필요한 신장기능을 평가하는 데 유용하며 향후 급성 신장손상 진단에 사용이 가능할 것으로 기대된다"고 말했다.
기사출처 : 라만분광·인공지능 '급성 신장손상 진단기술' 개발
메디파나뉴스 조후현 기자