고려대 연구팀이 하버드대 연구팀과의 공동 연구에서 치명적 박테리아 14종을 신속하게 판별하는 기술을 개발했다.
 
고려대는 임동권 KU-KIST융합대학원 교수와 도신호 하버드대 의대 교수팀이 이러한 성과를 거뒀다고 26일 밝혔다.

연구팀은 표면 증강 라만 분광법과 인공지능을 융합해 14종 박테리아를 96.1%의 정확도로 판별하는 기술을 개발했다. 패혈증과 같은 중증 감염에서는 박테리아 종류를 빠르고 정확하게 알아내야 한다. 신속 판별 여부가 치료의 성패를 좌우해서다. 하지만 기존 배양 검사는 결과를 얻기까지 최소 3일 이상의 시간이 소요됐다.


연구팀은 라만 분광법을 활용했다. 이는 빛을 이용해 물질의 고유한 분자 정보를 읽어내는 기술이다. 이를 활용하면 박테리아마다 조금씩 다른 ‘분자 지문’을 신속하게 포착할 수 있다. 다만 신호가 약하고 스펙트럼이 복잡해 실제 진단에 활용하기에는 어려웠다.

연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 금속 나노입자를 이용해 라만 신호를 증폭하는 ‘표면 증강 라만 분광법(SERS)’에 주목했다. SERS의 성능은 나노입자, 리간드, 빛의 파장 조건 등에 따라 크게 달라지는데 지금까지 박테리아 구분에 가장 효과적 조합이 무엇인지는 충분히 알려지지 않았다.

이에 연구팀이 SERS 성능을 최적화하는 조건을 비교한 결과 박테리아 표면과의 상호작용을 유도하는 당분자(만노스)를 입힌 금 나노입자와 532나노미터(nm) 파장의 레이저 조합을 사용했을 때 박테리아를 가장 정확하게 구분했다. 이 조건에 딥러닝 모델을 결합했더니 14종 박테리아를 96.1%의 정확도로 판별할 수 있었다.


도신호 교수는 “이번 연구는 박테리아 고유의 분자 지문을 더 정확하고 이해하기 쉬운 방식으로 해석할 수 있음을 보여 준 사례”라며 “앞으로 감염성 질환을 넘어 다양한 질환 진단으로 확장될 수 있는 차세대 진단기술의 기반이 되기를 기대한다”고 밝혔다.

임동권 교수는 “기존에 복잡하고 해석이 어려웠던 박테리아 라만 스펙트럼을 보다 직관적이고 신뢰성 있게 분석할 수 있는 길을 제시했다”며 “향후 실제 임상 환경에 가까운 복잡한 검체·슈퍼박테리아 등의 구분도 가능한 정밀 진단 플랫폼으로 발전시키겠다”고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단 중견연구과제 등의 지원을 받아 수행했다. 연구 결과는 나노과학 분야 저명 국제학술지(ACS Nano)의 표지논문으로 선정됐다.