차세대 진단 기술이 국내 연구진에 의해 개발돼 의료기기 상용화 기대감을 높이고 있다.

8일 업계에 따르면 국내 연구진이 혈액 엑소좀으로 신장이식 거부반응, 과민대장증후군 진단, 혈관 협착증 실시간 모니터링 기술 등을 개발하는데 성공했다.
 
울산의대 서울아산병원 융합의학과 김준기 교수와 신·췌장이식외과 신성 교수는 최근 표면강화 라만분광법이라는 바이오마커 검출법과 인공지능 알고리즘 기반의 판별 기술을 이용해 신장이식 환자의 혈청에서 이식 거부반응을 조기진단하는 데 성공했다.

연구팀은 '표면강화 라만분광법(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy, 이하 SERS)'을 이용하면 낮은 농도의 분석 물질도 금속 물질의 국부적 표면 플라즈몬 공명(LSPR) 모드로 감도를 높임으로써 검출이 가능한 점에 주목했다.

특히 김준기 교수팀이 자체 제작한 금-산화아연(Au-ZnO) 나노입자 기반의 SERS는 이미 동맥경화와 암 진단 실험에서 높은 신뢰성과 감도를 입증해왔다.

이러한 고감도 진단 결과는 여러 나노 바이오마커가 생성하는 스펙트럼 패턴을 기계학습 알고리즘으로 분석해 얻을 수 있었다.

연구팀은 신장이식 거부반응은 Banff 분류의 다양한 요소를 바탕으로 진단해야하는 질환이며 혈청 내 다양한 바이오마커가 만들어내는 라만패턴을 인공지능 기술로 분석하면 거부반응을 보다 정밀하게 진단할 수 있다고 판단했다.

이에 신·췌장이식외과 신성 교수팀은 신장이식 환자의 거부반응 예후 분석을 통해 △이식 거부반응이 없는 군 △항체 매개성 거부반응군 △T세포 매개성 거부반응군으로 환자 샘플을 분류했다.

신장이식 후 장기 손상 및 기능 평가를 통해서는 라만신호의 판별 분석 과정에 대한 유효한 근거를 확보했고, 이를 바탕으로 신장 손상에 따른 라만신호의 진단 정확성에 대한 기여도를 판단했다.

결과적으로 SERS 및 인공지능 기반의 판별분석을 해보니, 각 거부반응에 대한 판별 정확도는 인공지능 분석 알고리즘인 선형 판별분석(PC-LDA)과 부분 최소제곱 판별분석(PC-PLS-DA)에서 각각 93.53%, 98.82%를 달성했다.

이는 라만 스펙트럼으로부터 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)을 통해 차원 축소로 변수를 줄이고 판별분석을 수행해 얻어진 결과다.

연구팀은 이러한 인공지능 기반 분석기술을 통해 두 가지 거부반응이 혼재된 환자에 대한 모니터링 또한 가능하다는 사실도 추가로 확인할 수 있었다.

한국한의학연구원 박기선 박사팀은 최근 경희의료원 김진성·하나연 교수팀과 함께 혈액 속 엑소좀을 바이오마커로 활용해 과민대장증후군(IBS) 진단키트 시작품을 제작했다.

연구팀은 정상군과 과민대장증후군 환자 각각 30명씩 혈중 엑소좀을 분리한 뒤 마이크로RNA(생물 유전자 발현을 제어하는 역할을 하는 RNA, 즉 리보핵산의 일종)를 분석, 14종의 마이크로RNA 가운데 만성 장 질환을 유발할 가능성이 높은 6종을 바이오마커로 개발했다.

연구팀에 따르면시제품 키트를 활용해 예후를 판단할 수 있고 증상의 중증 정도를 정량적으로 비교할 수 있다.

연구팀은 과민대장증후군 환자 60명을 모집해 추가 임상 연구를 진행할 예정으로 진단키트의 정확도를 높이고 엑소좀 마이크로RNA의 분자생물학적 원리를 밝히는 데 기여할 것으로 기대했다.

경희대학교 화학공학과 박범준 교수팀은 최근 혈관 내부의 스트레스를 실시간으로 감지하는 형광센서를 개발해 혈관 협착증과 같은 질환 연구에 새로운 길을 열었다.

연구팀은 공류 미세 유체 방법을 이용해 폴리다이아세틸렌(PDA) 입자를 제작했다.

이 입자는 외부 자극을 받으면 색이 변하고 빛을 내는데 연구팀은 이 특성을 이용해 혈관과 비슷한 환경에서 기계적 압력이 어떻게 작용하는지 형광 현미경을 이용해 분석했다.

유체 흐름에 따른 기계적 응력이 입자의 색 변화를 어떻게 일으키는지 측정했고 그 결과를 정량화했다.

연구 결과는 특정 신체 부위의 문제를 모사해 기계적 스트레스를 효과적으로 측정하고, 시각화할 수 있어 인체 내 접근하기 어려운 다양한 부위에서 활용될 전망이다.