△ 신개념 의료기기 기술이 잇따라 개발되고 있다.

국내에서 차세대 의료기기 기술을 잇따라 개발해 상용화 기대감을 높이고 있다.

30일 의료계 등에 따르면 국내 연구진이 술잔세포 선명하게 촬영 기술, 바이오센서 성능 개선 소자, 혈액 소량으로 대장암 재발·전이 위험 예측 기술 등을 개발하는데 성공했다.

포항공과대학교(포스텍) 기계공학과 김기현 교수팀은 최근 안구 표면에 가볍게 접촉하는 것만으로 술잔세포를 선명하게 촬영할 수 있는 기술을 개발했다. 

'결막 술잔세포'는 점액 성분을 분비해 눈물막을 안정적으로 붙잡아주는 세포다. 이 세포가 줄면 눈물막이 쉽게 깨져 안구건조증이 악화되고 염증이나 자가면역질환 등으로 이어질 수 있어 눈 건강을 판단하는 지표 중 하나로 꼽힌다. 

술잔세포를 선명하게 관찰하기 위한 형광 영상 기술도 개발되고 있지만 눈에 닿지 않는 비접촉이라 비교적 평평하고 노출이 쉬운 눈 아래쪽 부위만 볼 수 있었다. 술잔세포 밀도와 분포가 다른 여러 부위를 살펴볼 방법이 없었던 셈이다.

연구팀은 이번 연구에서 눈에 가볍게 접촉하는 소형 카메라 기술을 개발했다. 

핵심은 투명한 플라스틱(PMMA)으로 만든 손톱만 한 보호 캡이다. 지름 4.5mm, 두께 0.5mm 투명 창이 눈에 닿으면 초점이 자동으로 맞춰지면서 술잔세포가 찍힌다. 크기가 작아 눈 구석구석까지 촬영할 수 있고 전기로 초점을 조절하는 렌즈(ETL)를 더해 장비를 움직이지 않고 선명한 영상을 확보한다. 

이 장비는 약 1.8×1.4mm 면적을 실시간 촬영할 수 있으며 1.06 µm 수준의 높은 해상도로 개별 세포까지 구분할 수 있다.

연구팀은 건강한 성인 안구 표면에서 △눈 아래쪽 △눈꺼풀과 맞닿는 부위 △코 쪽 △귀 쪽 △위쪽 등 5개 부위를 촬영해 술잔세포 분포를 비교했다. 

그 결과 사람마다 부위별 술잔세포 밀도·분포 양상이 뚜렷하게 달랐다. 눈꺼풀 안쪽 결막낭에서는 세포 밀도가 가장 높았고 눈 아래쪽은 비교적 고르게 분포했다. 

코 쪽은 밀도는 높지만 세포가 밀집된 영역과 거의 없는 영역이 함께 나타났고 귀 쪽과 위쪽은 상대적으로 세포 수가 적고 듬성듬성했다.

연구팀은 인공지능(AI) 분석 기술을 더해 영상 분석 과정도 자동화했다. 이미지 밝기를 균일하게 맞추고 잡티를 지운 뒤, 딥러닝 알고리즘으로 술잔세포를 자동 검출했다. 그 결과 정확도 0.93, 정밀도 0.94, 재현율 0.99의 성능을 보여 사람이 직접 세는 방식과 유사한 수준의 분석 결과를 빠르게 얻을 수 있었다.

실제 안구건조증 치료에 사용되는 점안액(2% 레바미피드) 투여 전후 술잔세포 변화도 관찰했다. 그 결과 촬영한 모든 부위에서 술잔세포 밀도가 증가했으며 평균 밀도는 투약 전 250±430 cells/mm²에서 투약 후 480±540 cells/mm²로 약 두 배 증가했다.

연구팀은 향후 안구표면질환 진단과 치료 효과 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대했다.

포스텍 화학공학과 정대성 교수팀은 최근 서울대 화학과 손창윤 교수, 미국 노스캐롤라이나대 화학과 Wei You 교수, 경기대 화학과 정경준 교수팀과 함께 미래형 바이오센서의 핵심 부품인 '유기 전기화학 트랜지스터'의 성능을 제한하는 원인을 규명하고 이를 개선한 고성능 소자를 개발했다.

트랜지스터는 스마트폰과 컴퓨터 등 전자기기에서 전류의 흐름을 조절하는 부품이다. 유기 전기화학 트랜지스터는 이온의 움직임을 전류 신호로 바꾸는 기능을 더한 소자로 부드럽고 낮은 전압에서도 작동해 심장 박동과 뇌파, 땀이나 혈액 속 생체 신호를 감지하는 차세대 웨어러블 바이오센서 기술로 주목받고 있다.

그동안에는 반도체 안으로 들어온 이온이 모두 전기 신호 생성에 사용된다고 알려져 있었다.

그러나 연구팀이 개발한 분광학적 분석 방법으로 확인한 결과 실제 전기 신호 생성에 기여하는 이온은 절반 정도에 불과했다.

나머지 이온은 반도체 안으로 들어오고도 전하를 만드는 데 제대로 쓰이지 못해 센서의 감도를 떨어뜨렸다.

원인은 이온과 고분자 반도체 주쇄 사이의 거리였다. 주쇄는 실제 전기 신호가 생성되는 고분자 반도체의 몸통 구조로, 이온이 가까이 접근할수록 전하가 원활하게 만들어진다.

하지만 기존에 널리 사용된 올리고에틸렌글라이콜(OEG) 측쇄는 이온을 반도체 안으로 잘 끌어들이면서도 주쇄 가까이 접근하는 것을 방해하는 것으로 나타났다. 측쇄는 고분자의 주쇄에 붙어 있는 곁가지 구조다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 반도체 박막이 만들어진 뒤 구조가 바뀌는 고분자 반도체를 설계했다. 박막 형성 후 긴 측쇄가 제거되고 짧은 카복실산기만 남도록 해 이온을 끌어들이는 성질은 유지하면서도 주쇄 가까이 접근할 수 있도록 했다.

실험 결과 반도체 안으로 들어온 이온이 모두 전기 신호 생성에 참여하는 100%의 도핑 효율을 달성했다. 도핑은 반도체 안에 전하를 만들어 전류가 흐르도록 하는 과정이다.

연구팀은 슈퍼컴퓨터를 이용한 분자동역학 시뮬레이션을 통해 이온과 주쇄 사이의 거리가 가까워질수록 도핑 효율이 높아진다는 원리도 확인했다.

이번 기술을 적용한 유기 전기화학 트랜지스터는 지금까지 보고된 소자 가운데 가장 높은 수준인 280S/cm의 트랜스컨덕턴스를 기록했다. 트랜스컨덕턴스는 이온의 움직임을 전류 신호로 얼마나 민감하게 바꾸는지를 나타내는 성능 지표다.

이번 연구는 더욱 민감하고 정확한 웨어러블 바이오센서와 의료 진단기기 개발을 위한 새로운 소재 설계 원리를 제시한 것으로 평가된다.

연구팀은 차세대 생체 전자소자 개발을 위한 소재 설계 지침이 될 것으로 내다봤다.

한국과학기술원(KAIST) 의과학대학원 이지민 교수와 화학과 김현우 교수팀은 최근 강남세브란스병원, 서울아산병원 연구팀과 함께 혈청 순환 아미노산(혈액 속을 순환하며 몸의 대사 상태를 반영하는 아미노산) 네트워크를 정밀 분석하는 신개념 프레임워크를 구축했다.

연구팀은 이를 활용해 대장암이 진행될수록 몸 전체의 대사 체계가 재편된다는 사실을 규명하고 환자의 재발과 전이 위험을 예측할 수 있는 새로운 분석 전략을 제시했다.

연구팀은 소량의 혈청만으로 18종의 순환 아미노산을 동시에 정밀 분석할 수 있는 19F NMR(불소 핵자기공명 분광법) 기술을 적용했다. 이어 각 아미노산의 농도뿐 아니라 서로의 연결 관계를 네트워크 형태로 분석한 결과 대장암이 진행될수록 혈액 속 아미노산 네트워크가 단계적으로 재편된다는 사실을 세계 최초로 확인했다.

이러한 변화는 암이 성장하면서 몸 전체의 대사 체계를 새롭게 바꾸는 전신 대사 재프로그래밍(암의 성장에 맞춰 몸 전체의 대사 체계가 다시 구성되는 현상)을 반영하는 핵심 특징으로 분석됐다.

특히 대장암이 진행될수록 근육과 에너지 대사에 중요한 역할을 하는 발린과 류신 등 분지사슬아미노산의 비율은 감소한 반면, 암세포가 DNA를 만들고 빠르게 증식하는 데 필요한 글리신과 세린의 비율은 증가하는 경향을 보였다. 이는 암이 자라면서 몸 전체의 아미노산 사용 방식이 달라지고 있음을 보여준다.

암세포가 활발하게 사용하는 아미노산으로 알려져 있어 혈액에서는 감소할 것으로 예상됐지만 실제로는 오히려 상대적 비중이 증가했다. 

연구팀은 글리신을 중심으로 새로운 상호작용 네트워크가 형성되는 것도 확인했으며, 이는 대장암이 진행될수록 몸 전체의 대사 체계가 새롭게 재편되고 있음을 보여주는 중요한 근거라고 설명했다.

연구팀은 이어 아미노산 네트워크 분석에서 얻은 연결 정보를 머신러닝(컴퓨터가 데이터를 학습해 스스로 예측하는 인공지능 기술) 모델에 적용해 대장암 환자의 재발과 전이 위험을 분석했다.

그 결과 연구팀이 개발한 분석 방법은 현재 병원에서 대장암 환자의 경과를 살필 때 널리 사용하는 혈액검사 지표인 암배아성항원보다 재발과 전이 위험을 더 정확하게 예측했다. 또 혈액 속 개별 아미노산의 양만 분석하는 기존 방법보다도 높은 예측 정확도를 보였다.

이는 혈액 속 아미노산의‘양'만 보는 기존 분석을 넘어 아미노산들이 서로 어떻게 연결되고 변화하는지를 함께 분석해야 암의 진행 상태를 더 정확하게 읽어낼 수 있음을 보여준다. 

연구팀은 앞으로 혈액검사만으로 대장암 환자의 재발 위험을 보다 정확하게 예측하고 환자 맞춤형 치료 전략을 수립하는 새로운 정밀의료 기술로 이어질 것으로 기대했다.

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