나노기술 및 정책 정보

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● 김준기 교수(울산의대) 연구팀은 동맥경화 동물모델을 통한 전임상 시험에서 비표지 표면 증강 라만 분광법(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)과 인공지능 통계처리 기술을 활용해 동맥경화의 중증도를 진단하고 분류 가능함을 규명

● 연구팀은 단백질이나 사이토카인, 엑소좀 등과 비슷한 크기인 나노바이오마커를 진단 마커로 삼는다면, 혈액 한 방울만큼 적은 양의 샘플에서도 표적이 존재할 확률이 매우 높다는 점에 착안해 연구를 진행

● 연구팀은 중증의 동맥경화 모델 쥐와 대조군 쥐에게서 혈액을 채취한 다음 나노바이오마커 검출용 SERS 칩 위에서 혈액 한 방울(5㎕)을 올린 후 라만신호를 획득하여 기능성분지도(PLS-DA) 메커니즘을 라만신호에 접목시켜 분석한 결과, 라만 스펙트럼의 주성분 공간에서 대조군과 경증, 중증 질환군을 순차적으로 잇는 벡터를 돌출

● 인공지능 기술의 응용성도 검증시 주성분 분석 기반 진단의 정확도는 94.5%, 기계학습 알고리즘 활용의 정확도는 97.5%로 확인

● 본 연구는 동맥경화 위험도를 계층화하고 대응하는 기준법을 처음으로 제시했다는 점에서 의의가 큰 것으로 평가

Bioengineering & Translational Medicine (2023.05.03.), Label-free atherosclerosis diagnosis through a blood drop of apolipoprotein E knockout mouse model using surface-enhanced Raman spectroscopy validated by machine learning algorithm