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빛-인공지능으로 암 조기 진단 문 활짝 한국재료연구원(KIMS, 원장 최철진/ 이하 재료연) 바이오·헬스재료연구본부 정호상 박사 연구팀이 체액(침, 점액, 소변 등) 내 암 대사체의 광신호를 증폭하고, 이를 인공지능으로 분석해 암을 진단하는 혁신적인 센서 소재를 개발했다. 본 기술은 기존의 혈액 채취나 조직검사와 같은 침습적 방식이 아닌, 체액으로부터 암 환자의 대사산물 및 변화량을 신속하게 고감도로 검출해 암을 진단하는 비침습적 기술이다. 연구팀은 전남대학교 병원 유수웅 교수팀과 함께 대장내시경 카메라와 함께 삽입될 수 있는 1㎜ 정도의 구멍에 분자의 라만 신호를 증폭하는 플라즈모닉 바늘을 삽입하고 종양 표면을 출혈 없이 닦아내어 성분을 분석함으로써 대장암을 진단하는 데 성공했다. 또한 연구팀은 삼성서울병원 정병호 교수팀과 함께 폐암 환자의 침을 수집해 암 병기(stage, 진단 단계)를 구분하는 기술도 개발했다. 폐암 환자의 호흡에는 정상인과 다른 휘발성 유기화합물(VOCs, volatile organic compounds)이 침에 녹아들어 폐암 대사산물로 존재한다. 연구팀은 이를 종이 기반의 센서를 통해 검출해 정상인과 폐암 환자를 구분하고, 폐암 병기를 인공지능으로 구분하는 기술을 완성했다.
강아지가 짖어서 주인이 이상하게 여겨 병원에 갔더니 암을 발견했다는 사례들을 종종 볼 수 있다. 이는 강아지가 사람 체액 내 존재하는 VOCs를 포함한 대사산물들의 냄새를 맡을 수 있을 정도로 민감도 높은 후각능력을 갖고 있기 때문이다. 연구팀은 이러한 원리를 암 진단 센서로 구현하는 방법을 모색했다. 해당 기술은 기존의 복잡하고 비싼 장비를 활용하지 않고도 라만 신호를 1억 배 이상 증폭하는 플라즈모닉 소재를 통해 체액 내 대사산물의 신호를 고감도로 검출했다. 인공지능 분석과 수학적 모델링 계산으로 바이오마커를 제안하고, 진단에 활용하게끔 했다.
연구책임자인 재료연 정호상 선임연구원은 “개발 기술은 암 진단뿐만 아니라 시냅스 질환과 같은 진단법이 잘 알려지지 않은 질병에도 확장할 수 있는 기술.”이라며, “국내 원천기술을 기반으로 글로벌 진단 시장에 진입하고, 국민이 체감할 수 있는 기술을 개발하는 데 앞장서겠다.”라고 말했다. 연구팀은 지난 해 한국재료연구원이 국민을 대상으로 실시한 ‘올해의 우수 연구성과 톱(Top) 10’조사에서 1위의 연구성과로 선정될 정도로 국민의 관심과 체감을 높이는 기술 개발에 힘쓰고 있다. 본 연구성과는 한국재료연구원의 기본사업과 한국연구재단의 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. 연구 결과는 세 건의 논문에 게재되어 그 우수성을 인정 받았다. 바이오센서 분야의 세계적 권위지인 ‘바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics, IF:10.7, JCR<3%)’에 2024년 1월 15일자와 8월 3일자로 2편 게재됐으며, ‘센서스 앤 액튜에이터스 비 케미컬(Sensors and Actuators B-Chemical. IF:8, JCR<1%)'에 8월 1일자로 게재됐다. 또한, 본 연구성과로 관련 특허가 국내와 미국, 유럽에 총 10건 출원됐다. 한편, 연구팀은 지난해 소변을 이용한 암 진단 기술을 개발해 ㈜솔루엠헬스케어에 기술을 이전했고 현재 인허가 작업을 진행 중이다. 올해는 소변에서 여러 암의 보유 여부를 한꺼번에 알아내는 수준까지 기술을 고도화했다. 연구팀에 따르면, 췌장암과 전립선암, 폐암, 대장암 환자 약 250명의 소변 시료를 동시 분석했으며 환자 100명 기준 약 2시간 이내에 동시 신속 분석과 인공지능을 통한 판별이 가능하다. 또한, 임상적 민감도 및 특이도 98% 이상을 달성했다고 연구팀은 설명했다. ■ 관련 논문 정보 1) 바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics, IF:10.7, JCR<3%) * 제목: 3D plasmonic hexaplex paper sensor for label-free human saliva sensing and machine learning-assisted early-stage lung cancer screening * DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2023.1157792) 바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics, IF:10.7, JCR<3%) * 제목: Machine learning-assisted label-free colorectal cancer diagnosis using plasmonic needle-endoscopy system * DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2024.1166333) 센서스 앤 액튜에이터스 비 케미컬(Sensors and Actuators B-Chemical. IF:8, JCR<1%) * 제목: Whole urine-based multiple cancer diagnosis and metabolite profiling using 3D evolutionary gold nanoarchitecture combined with machine learning-assisted SERS * DOI: https://doi.org/10.1016/j.snb.2024.135828 -출처: 한국재료연구원 언론보도
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