DNA 결합 측정 각종 질병 진단 길 열리나

머신러닝을 이용해 광(光) 기반 바이오센서를 효율적으로 설계하는 기술 관련 논문이 분석화학 분야 학술잡지인 바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and BioelectronicsIF:10.257) 9월 15일자에 게재됐다.

이번에 개발된 머신러닝 기반 광 바이오센서 설계디자인 기술을 이용하면 특정 조건에서 가장 높은 감도를 갖는 조건을 효율적으로 탐색할 수 있으며, 기존 바이오센서보다 10배 이상 정확한 감도를 가진 진단기구 개발도 가능해진다.

연구팀은 심뇌혈관질환 관련 체외진단기기 개발로 연구결과가 이어질 수 있도록 연구를 이어갈 계획이다.

대구경북첨단의료산업진흥재단 첨단의료기기개발지원센터 최종률 박사는 연세대 전기전자공학과 문귀영 연구원, 이창훈 연구원, 오영진 박사(현 삼성디스플레이), 연세대 전기전자공학부 김동현 교수, 의공학과 김경환 교수 등과 공동으로 머신러닝에 기반을 둔 음굴절률 메타물질 플라즈모닉 바이오센서 설계 기술(Machine learning-based design of meta-plasmonic biosensors with negative index metamaterials)을 개발했다.

이번에 개발된 머신러닝 기반 광 바이오센서 디자인 기술은 특정 조건에서 가장 높은 감도를 갖는 바이오센서 사양을 효율적으로 탐색할 수 있다.

바이오센서는 소량의 혈액체액 등 검체로 각종 질병을 조기진단하는 기술이다. 현재 포도당을 모니터링하는 혈당측정기 및 질병 진단키트에 많이 사용된다.

재단은 자연에서 발견되지 않은 특성을 갖도록 설계된 메타물질을 이용해 메타물질 플라즈모닉 구조를 가진 바이오센서를 제작하면 DNA 혼성화 측정 결과가 훨씬 정밀해지는 것을 발견했다. 기존 체외진단기기보다 10배 이상 검출 민감도를 보이는 것으로 나타났다.

공동개발한 바이오센서 설계 기술은 기존 물질로부터 획득할 수 없는 음굴절률을 갖는 메타물질을 이용해 DNA 등 미세한 생체 분자 측정이 가능한 광 기반 바이오센서를 머신러닝 알고리즘들을 조합해 효율적으로 디자인한다.

이 기술은 시뮬레이션 결과를 바탕으로 선택된 사양의 메타물질로 구성된 광 바이오센서의 반사율을 정확하게 분석할 수 있는 알고리즘을 구축했다. 가장 높은 감도의 바이오센서 후보 중 주어진 반사율 커브 조건에 해당하는 바이오센서 사양을 k-평균 군집화(k-mean clustering)를 통해 찾는 기술이다([그림2] 참조). 이런 연구 결과는 효율적인 고감도 바이오센서 설계 핵심기술로 활용가능하며, 바이오센서 기반 질병진단, 치료물질 탐색, 높은 효율의 광 신호 감지장치 개발 등 첨단의료기술 연구개발로 확장될 전망이다.

최종률 박사는 심뇌혈관질환 위험도 등을 이번 연구에서 개발된 설계 기술을 바탕으로 구축된 고감도 바이오센서로 감지할 수 있다면, 가정에서도소량의 검체로 진단할 수 있게 될 것이라며 이번 연구성과를 바탕으로 바이오센서 및 광 기반 의료기술 개발과 실용화를 위해 선도적 연구를 수행하겠다고 밝혔다.