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

 

본 연구 성과는 재료·바이오 융합 분야 국제 저명 학술지 ‘Advanced Materials(IF=26.8)’ 온라인에 1월 24일 게재됐다.

 

 뇌신경 질환은 초기 증상이 뚜렷하지 않아 조기 진단이 어려운 경우가 많다.

▲(왼쪽부터) 고려대 바이오의공학부 정호상 교수(교신저자),

가톨릭대학교 성빈센트병원 양승호 교수, 한국재료연구원 박성규 박사(공동저자)

 

특히, 파킨슨병이나 알츠하이머병과 같은 퇴행성 뇌질환은 비전형적인 증상이 먼저 나타나 진단 시기를 놓치기 쉽다. 정확한 진단을 위해 뇌 영상 검사나 뇌척수액 검사가 활용되기도 하지만, 비용 부담이 크고 침습적이기에 일상적인 선별 검사로 활용하기에는 어려움이 따른다.

*침습적 검사: 신체 내부에 직접 기구를 삽입하거나 체액을 채취하는 방식

 

 이를 위해 연구팀은 표면증강 라만 산란(SERS) 기술 기반의 센서를 개발했다. SERS는 분자가 빛과 상호작용하며 나타내는 고유한 신호를 감지하는 분석 기법으로, 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.

*GME(galvanic molecular entrapment): 센서 표면에서 분자를 포획해 미세한 신호 검출을 돕는 기술

 

 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.

 

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

 

 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.

 

 본 연구는 한국연구재단 바이오의료기술개발사업, 산업통상자원부 소재부품기술개발 사업, 한국재료연구원 기본사업, 국가과학기술연구회 글로벌 TOP 전략연구단 및 보건복지부의 재원을 통한 한국보건산업진흥원 K-헬스미래추진단의 한국형ARPA-H프로젝트 사업 등의 지원으로 수행됐다.

 

△ [첨부] 설명: 침을 이용한 뇌신경질환 진단 개념도