소변으로 라만 분광·인공지능 기반 방광암 진단 기술 개발 논문정보
방광암은 전 세계 암 진단의 3%를 차지하고 있을 만큼 흔한 암이며, 전이성 암의 5년 사망률은 95%로 위험도가 높은 질환이다. 비전이성일 경우, 5년 사망률이 23%로 감소하는 만큼 조기 진단 및 종양평가가 중요한 암이다. 최근 나노기술, 라만 분광 및 인공지능 분석을 활용해 소량의 소변에서 방광암을 진단하는 기술이 개발되었다. 1 mm의 미세 형광 내시경의 최소침습 기술과도 접목된 성과였다 (그림1).
▲ 그림 1. 방광암 동물모델, 미세 내시경 기반 이미징, 나노바이오마커 기반 SERS 스펙트럼 획득 및 인공지능 알고리즘을
융합한 진단 기술 개발 개요
서울아산병원 융합의학과 김준기 교수, 의공학연구소 이상화 박사 연구팀은 액체 생검을 할 때 나노미터 단위의 바이오마커를 표적으로 삼으면 적은 샘플에서도 타깃으로 하는 바이오마커가 존재할 확률이 매우 높다는 점을 활용한 진단 기술을 개발하였다. 연구팀은 나노미터 마커를 선택적으로 필터링 하면서 포집된 마커의 라만 신호를 비약적으로 증강시켜주는 센싱 칩을 활용했다. 이렇게 증강된 라만 스펙트럼의 판별 분석을 위해 인공지능 알고리즘을 도입하였다.
연구팀은 랫트의 음용수에 N-butyl-N-4-hydroxybutyl nitrosamine (이하 BBN)의 발암물질을 공급하여, 방광에 특이적으로 종양이 발생되는 동물모델을 제작하였다. 연구팀 자체 제작의 1 mm 굴곡형 미세 내시경을 통해, 랫트의 방광 내부의 종양 발생을 상처 없이 최소 침습으로 추적관찰 할 수 있었다. 이러한 미세내시경은 명시야 및 형광 이미징이 가능하였으며, 5-아미노레불린산(5-ALA)의 형광 조영제를 통해 종양 발생을 모니터링 할 수 있었다. 이를 통해, 동일한 객체로부터 대조군, 종양 초기 및 중증의 소변이 확보될 수 있었으며, 면역 조직 염색 화학법을 통해 검증하였다.
동물 그룹에서 확보된 소변 한 방울을 (5uL) 나노바이오마커 검출용 SERS 칩위에 올려 놓고 라만신호를 획득하였다. 획득된 라만 신호는 주성분 분석(PCA)의 통계 분석 및 기계학습 알고리즘 중 하나인 부분최소제곱(PLS) 메커니즘을 접목한 판별분석(DA)을 활용하여 진단 성능을 확인하였다. 판별 분석 결과, 라만 스펙트럼의 데이터 분포가 암이 없는 군, 초기 암 및 폴립 형태의 암군으로 잘 분리되었음이 확인되었다. 또한 인공지능 알고리즘을 통한 판별분석 결과 각 군의 판별 정확도가 99.6% 이상인 것으로 나타났다.
라만 스펙트럼의 피크(peak) 값은 타겟 물질의 화학적 정보를 제공해주고 있으며, 이러한 피크들을 변수로 주성분 분석 및 판별분석으로 진단된 결과였다. 한편, 라만 스펙트럼 피크 중에 암 또는 방광암 샘플에서 발견되었던, EpCAM, Lipids 및 AmideIII관련 스펙트럼 영역만을 활용하여 판별 진단을 수행하였을 때, 정확성이 85%로 나타나 해당 물질이 방광암 진단에 기여도가 큼이 확인되었다. 따라서, 방광암 진단에 대한 근거가 확보되었음을 물론, 고 민감도를 위해서 확장된 바이오마커를 진단의 기준으로 활용되어야 함이 확인되었다.
한편, 기존의 방광암 동물모델에서의 암 발생 평가는 마우스를 희생해서 방광을 적출해야 확인할 수 있었다. 마우스마다 방광암 발생 시기가 다르기 때문에 지금까지 추적관찰이 불가능했다. 본 연구에서는 미세내시경으로 상처없이 추적 관찰된 마우스 샘플이 진단 연구에 활용되었기 때문에, 방광암 진단에 SERS 활용의 유효성이 유의미하게 잘 검증되었다. 또한, 소변 한방울의 라만 신호로 매우 적은 볼륨의 방광암도 센스티브하게 진단할 수 있음을 보였다.
김준기 서울아산병원 융합의학과 교수는 “본 연구는 임상에서 비침습·고감도의 방광암 조기 진단 기술로서 뿐만 아니라, 방광암 치료 기술 및 신약 평가 플랫폼으로서 활용 가치도 크다. 추후 환자 유래 샘플을 활용해 성능을 검토하고 임상적 활용의 유효성을 확보할 예정이다.”라고 하였다.
이번 연구결과는 화학 및 생명의학 분야 저명 학술지인 Biosensors & Bioelectronics (IF: 12.6)에 2024년 2월에 게재되었다.
※ 김준기 교수는 2014년부터 서울아산병원 융합의학과, 울산대학교 의과대학에 재직 중이다.
현재, 부교수로 비뇨기과, 이비인후과, 소아외과, 이식외과, 심장내과 및 신경과 등의 임상 선생님들과 공동연구를 통해, 각 분야 Medical Unmet Needs를 충족하기 위한 차세대 진단 기술 개발을 수행하고 있다.
※ 이상화 박사는 2017년부터 서울아산병원 의공학연구소에 박사후연구원으로 재직 중이다.
현재, 김준기 교수 연구팀에서 나노 소재를 활용한 광학 진단 및 인공지능 알고리즘 활용의 분광 신호 분석 연구를 수행하고 있다.