뉴스 > 의료 딥러닝 기반 표면증강 라만산란 활용해 20분 내 감염병 분자진단 2023.11.01

▲ 서울아산병원 융합의학과 김준기 교수

 

서울아산병원 융합의학과 김준기 교수가 연세대학교 생명공학과 신용 교수와의 공동 연구로 딥러닝 기반의 표면증강 라만산란(Surface-Enhanced Raman Scattering, 이하 SERS) 기술을 이용해 핵산을 직접 증폭할 수 있는 빠르고 정확한 분자 진단 플랫폼을 최근 개발했다.

 

SERS는 금속 표면에서 발생하는 플라스몬 공명 현상을 이용해 라만분광 신호를 비약적으로 증가시키는 기술이다. SERS를 통해 핵산을 검출하려면 핵산을 증폭하는 과정에 더해 SERS 신호 검출을 위한 금속 물질과 핵산의 혼성화 과정을 반드시 거쳐야 해 검출 시간이 오래 걸린다는 단점이 있었다.

 

연구팀은 추가적인 혼성화 과정 없이 핵산을 SERS 표면에 직접 증폭해 신호 검출에 소요되는 시간은 줄고 민감도는 높아진 검출 기술을 개발했다. 금나노입자 표면에 고정한 프라이머를 이용해 새로운 기판을 제작하고 SERS 표면에서 직접적으로 핵산을 증폭시켰다. 증폭 전후의 SERS 신호를 비교한 결과 금속 물질의 혼합 없이도 직접 증폭된 핵산의 라만 신호 검출이 가능했고, 딥러닝 기술로 데이터 처리와 분석을 진행한 결과 검출 시간은 20분 이내로 기존보다 빠르고 민감도도 100배 이상 높았다.

 

특히 코로나19 환자의 검체에 이 기술을 적용한 결과 100%의 민감도와 특이도를 획득해, 감염 질환의 분자 진단에 대한 활용 가능성이 확인됐다.

 

이번 연구 결과는 나노 분야의 권위 있는 학술지인 「에이씨에스 나노」에 최근 게재됐다.

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서울아산병원 뉴스룸

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