신용·김준기 교수 공동연구…딥러닝 기반 표면증강 라만산란(SERS) 활용 개가
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▲딥러닝 기반의 표면증강 라만산란(SERS) 기술을 적용해 감염병 분자를 20분내 진단하는 플랫폼을 개발한 연세대-서울아산병원 공동연구진들. 왼쪽부터 연세대 김명규 연구원, 서울아산병원 주미연 연구원, 울산의대 이관희 연구원, 김준기 서울아산병원 교수, 신용 연세대 생명공학과 교수. 사진=연세대 |
SERS는 은이나 금과 같은 금속 표면에서 국소적으로 발생하는 표면 플라스몬(Plasmon) 공명 현상을 이용해 라만 신호를 비약적으로 증가시키는 분광 기술이다. 다양한 화학 · 생물학적 물질의 특성을 정확히 분석·진단하는 데 활용되고 있으며, 특히 DNA/RNA 핵산을 검출하기 위한 연구에 활발히 이용되고 있다.
그러나, SERS를 통해 핵산을 검출하려면 이미 증폭된 핵산을 이용한 금속 물질과 혼성화(Hybridization)하는 과정을 반드시 거쳐야 한다. SERS 시스템 내의 직접적인 증폭을 이용하는 것이 아니기 때문에 증폭된 핵산을 이용한 혼성화 과정은 추가적인 시간이 소요돼 검출 시간이 오래 걸리는 단점이 있다.
이같은 단점을 개선하기 위해 신용-김준기 교수 공동연구팀은 추가적인 혼성화 과정 없이 핵산을 SERS 표면에 직접 증폭하고 신호를 검출하는 방법을 개발했다. 개발된 딥러닝 기반 SERS 시스템은 핵산을 직접 증폭하고 검출할 수 있으며, 빠르고 민감한 핵산 검출이 가능해 분자진단 기술로 활용할 수 있는 장점이 있다.
연구팀의 SERS 분자진단 플랫폼으로 핵산 증폭을 한 결과 증폭 전의 형광 및 라만 리포터 같은 물질 없이도 직접 증폭된 핵산의 라만 신호검출이 가능함을 확인했다.
또한, 딥러닝을 이용해 데이터 처리와 분석을 진행해 검출 시간을 20분 이내로 기존 방법보다 빨리 진행시키고, 민감도도 100배 이상 높일 수 있었다.
신용 교수는 "이번 연구 결과는 감염성 질환뿐만 아니라 항생제 내성 및 암과 같은 핵산의 돌연변이로 발생하는 질병을 진단하기 위한 분자진단 플랫폼 기술로 활용이 가능할 것"이라고 설명했다.
김준기 교수도 는 "나노구조체의 간격이나 높이, 금속의 코팅 두께 등을 정밀하게 제어하면서 다양한 구조의 최적화된 칩을 만들 수 있고 이러한 새로운 형태의 칩은 더욱 혁신적인 분자진단 기술을 가져다줄 수 있을 것"이라고 전망했다.
이번 연구는 보건복지부와 한국연구재단 중견연구자사업 및 선도연구센터사업의 지원으로 수행됐다. 연구 성과는 나노 분야 세계적 학술지인 ‘에이씨에스 나노(ACS nano, IF 17.1)’ 9월 13일 자에 게재됐다.
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