사진=고려대

고려대학교 바이오의공학부 정호상 교수 연구팀이 가톨릭대학교 성빈센트병원 양승호 교수팀, 한국재료연구원 박성규 박사팀과 함께 침으로 뇌신경 질환을 조기 진단할 수 있는 인공지능(AI) 기반 센서 플랫폼을 개발했다고 2일 밝혔다.

이번 연구 성과는 재료·바이오 융합 분야 국제학술지 ‘Advanced Materials’ 온라인에 지난달 24일 게재됐다.

뇌신경 질환은 초기 증상이 뚜렷하지 않아 조기 진단이 어려운 경우가 많은데, 이런 문제를 해결하기 위해 연구팀은 표면증강 라만 산란(SERS) 기술 기반의 센서를 개발했다. SERS는 분자가 빛과 상호 작용하며 나타내는 고유한 신호를 감지하는 분석 기법이다.

연구팀은 센서 구조를 정밀하게 설계해 침 속 극미량의 단백질 신호도 안정적으로 측정할 수 있도록 했다. 이 과정에서 단백질 신호가 더 뚜렷하게 포착되도록 GME(galvanic molecular entrapment) 기술도 적용했다.

연구팀은 이 센서를 활용해 대표적인 신경 단백질인 Aβ42와 tau를 분석하고, 단백질의 상태에 따라 스펙트럼 신호가 달라진다는 점을 확인했다. 이를 통해 침 속 신경 단백질 변화를 판별할 수 있는 분석 지표를 도출했다.

실제 임상 침 시료 67건에 적용한 결과 AI 모델을 통해 뇌전증, 조현병, 파킨슨병 등 3종 뇌신경 질환을 93.94%의 정확도로 구분하는데 성공했다. 별도의 침습적 검사 없이도 현장에서 신속하게 활용 가능한 진단 기술로 발전할 가능성을 보여준다고 설명했다.

고려대 정호상 교수는 “이번 연구는 침 속 단백질의 구조 변화를 기반으로 신경계 질환을 비침습적으로 조기 선별할 수 있는 현장형 진단 플랫폼을 제시한 사례”라며 “향후 다양한 신경계 질환의 진단과 새로운 바이오마커 발굴에도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.