이상준 포스텍 교수팀 개발
당뇨·말라리아 등 진단 도움
국내 연구진이 전문가 도움 없이도 간편하게 적혈구를 관찰해 건강을 진단하는 기술을 개발했다.
한국연구재단은 이상준 포항공과대학교 교수(사진)팀이 디지털 홀로그래픽 현미경과 기계학습형 인공지능(AI)을 이용해 적혈구의 노화를 진단하는 기법을 개발했다고 지난달 30일 밝혔다.
혈액의 대부분을 차지하는 적혈구의 생물리학적 특성은 질병이나 혈액 보관기간과 밀접한 연관이 있다. 질병의 종류와 진행 추이에 따라 적혈구의 형태가 변하기도 하고, 산소와 이온 전달 능력이 감소해 순환 기능에 장애를 유발하기도 한다.
하지만 그동안 광학현미경을 이용한 적혈구 관찰은 정확도가 높지 않아 한계가 있었다.
연구팀은 디지털 홀로그래픽 현미경을 이용해 적혈구의 3차원 입체 사진을 획득하고, 이를 통해 적혈구 형태를 분류하는 12개의 특징들을 추출했다. 레이저 빔을 시료에 조사하면 빛의 간섭현상으로 홀로그램이 형성되고, 이로부터 3차원 정보를 획득할 수 있다. 이 방법으로 적혈구의 둘레·투영면적 등의 형태학적 특성과 영상 강도, 광학 특성 등의 분류 기준을 구했다. 추출한 분류특징을 AI 기술에 적용한 결과, 혈액의 노화에 따라 형태가 다른 3가지 적혈구를 97% 정확도로 분류할 수 있었다.
이상준 교수는 "기존 광학현미경으로 얻을 수 없는 새로운 분류 특징들을 추출하고 적혈구의 유형을 정확하게 식별할 수 있는 진단기법"이라며 "앞으로 당뇨나 말라리아 같은 혈구성 질환의 자동 진단에 유용하게 사용될 것"이라고 말했다.
이번 연구결과는 전기화학 분야 국제 학술지 '바이오 센서스 앤 바이오일렉트로닉스'에 게재됐다.
남도영기자 namdo0@dt.co.kr
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