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  • 무선 e-타투, 이마에 부착해 정신적 과부하 측정 가능

    무선 e-타투, 이마에 부착해 정신적 과부하 측정 가능

    피부에 바로 부착할 수 있는 무선 e-타투 / 출처 : DEVICE 저널
    피부에 바로 부착할 수 있는 무선 e-타투 / 출처 : DEVICE 저널

    작년 12월, 미국 텍사스 대학교의 오스틴 캠퍼스 연구팀이 두피에 그릴 수 있는 ‘전자 문신(e-타투)’ 기술을 제시한 적이 있다. 동일한 연구팀이 이번에는 얼굴 부위에 부착할 수 있는 무선 센서를 개발했다. 기존에 선보인 기술에 비해 한 단계 더 나아간 결과다. 이번 성과는 오픈 액세스 저널 <디바이스(Device)>에 게재됐다.

     

    이마에 부착할 수 있는 e-타투

    우선 오해할 수 있는 부분을 바로잡아야겠다. e-타투라는 명칭 때문에 ‘얼굴에 문신을 새긴다’라고 인식할 수 있다. 하지만 정확히는 다르다. 그리고 이번에 발표한 얼굴 전자문신의 경우, 간단하게 뗐다 붙일 수 있는 스티커형 센서 방식이다.

    이는 지난 12월 소개됐던 두피 전자문신보다도 개선된 방식이다. ‘뇌파(EEG) 캡’이라 불리는 기존 두피 전자문신은 액체 성분의 잉크를 사용해 두피 표면에 ‘인쇄’하는 방식이었다. 액체 성분이라고 하지만 점성이 있는 젤 느낌이기 때문에 아무래도 피부에 닿는 느낌에 대해서는 호불호가 나뉠 가능성이 높다. 

    또한, 측정한 정보 전달을 위해서는 전극 부분과 연결된 와이어(선)를 두피에서 목 언저리까지 인쇄해야 하며, 그 끝은 결국 전선과 연결해야 한다. 기존의 EEG 측정 방식에 비해서는 간편한 것이 사실이지만, 근본적인 불편함 문제를 해결하는 데는 여전히 한계가 있다.

    텍사스 대학 오스틴 캠퍼스의 난슈 루(Nanshu Lu) 박사 연구팀은 이를 해결하기 위해 무선 기반의 부착식 무선 e-타투를 개발했다. 초경량의 배터리팩과 얇은 스티커형 센서를 통해 피부에 밀착시킬 수 있는 형태다. 피부 표면의 미세한 굴곡에도 영향을 받지 않도록 개인화된 형태로 제작할 수 있다는 것이 연구팀의 설명이다.

    실시간으로 정신적 과부하를 추적할 수 있는 e-타투 / 출처 : DEVICE 저널
    실시간으로 정신적 과부하를 추적할 수 있는 e-타투 / 출처 : DEVICE 저널

     

    부착식 무선 e-타투의 활용

    연구팀의 설명에 따르면, 이번에 개발된 부착식 무선 e타투는 이마 부위에 부착해서 사용할 수 있다. 이마에 부착하게 되면 뇌에서 발생하는 전기적 신호와 안구 움직임을 분석할 수 있다. 이를 통해 정신적인 과부하가 발생하고 있는지를 실시간으로 확인할 수 있는 방식이다.

    이를 검증하기 위해 연구팀은 점진적으로 난이도가 높아지는 기억력 테스트를 설계했다. 6명의 참가자를 모집해 무선 e-타투를 부착한 상태에서 테스트를 진행하도록 했다. 난이도가 높아짐에 따라 참가자들의 세타파와 델타파 활동이 증가하고, 알파파와 베타파 활동이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 

    세타파(Theta wave)는 약 4~8Hz의 대역폭을 가지며, 졸거나 명상을 할 때, 혹은 특정 인지 과제를  수행할 때 나타난다. 델타파(Delta wave)는 약 0.5~4Hz의 대역폭을 갖는 뇌파로, 보통은 깊은 수면 상태에서 나타나는 ‘서파(Slow wave)’에 해당하지만 극심한 인지적 노력을 필요로 할 때도 나타날 수 있다. 즉, 이 둘이 증가한다는 것은 뇌가 과도한 정보 처리를 하고 있음을 나타내는 지표로 볼 수 있다.

    반면, 알파파(Alpha wave)는 약 8~13Hz의 대역폭을 갖는 뇌파로, 편안하고 이완됐지만 정신은 또렷하게 깨어있는 상태에서 나타난다. 가만히 앉아 눈을 감고 쉬고 있을 때가 대표적이다. 베타파(Beta wave)는 13~30Hz의 대역폭을 가지며, 문제 해결을 위한 집중, 경계와 같은 능동적 활동과 관련된다. 하지만 이들은 정신적으로 과부하 상태가 되면 오히려 감소하는 경향이 나타난다.

     

    뇌파 기반의 AI 모델

    위 결과를 종합하면, 부착식 무선 e-타투를 통한 뇌파 측정은 상당히 정확도가 높으며, 기존의 연구 결과와도 부합한다. 연구팀은 여기에 더해 측정한 뇌파를 토대로 정신적 과부하 수준을 추정할 수 있는 AI 모델을 선보였다. e-타투를 부착한 사람이 현재 정신적으로 과부하 상태에 있는지, 과부하 상태가 될 위험이 있는지 등을 예측할 수 있다는 것이다.

    한편, 상대적으로 저렴한 가격도 장점이다. EEG 측정에 필요한 기존 장비는 통상 1만5천 달러(약 2천만 원)에 해당하는 고가다. 이에 비해 e-타투는 배터리를 포함해 200달러(약 28만 원), 1회용으로 쓰이는 센서는 약 20달러(약 2만8천 원)다. 여전히 부담없는 수준이라고 할 수는 없지만, ‘뇌파 측정 및 상태 분석’이라는 기능을 고려하면 한결 완화된 금액 수준이다.

    다만, 부착식 무선 e-타투는 기존 부착식 기술과 동일한 한계를 가지고 있다. 바로 털이 없는 부위에만 부착할 수 있다는 것이다. 정확한 뇌파 측정을 위해서는 머리에 센서를 부착해야 하는데, 머리카락이 있는 상태에서는 부착식 무선 e-타투를 사용할 수 없다.

    이에 연구팀은 기존에 선보였던 액체 잉크 e-타투 기술의 장점과 결합하는 방식을 연구하고 있다. 액체 잉크를 사용해 인쇄하는 e-타투를 무선 방식으로 활용할 수 있다면 더욱 포괄적인 뇌파 측정을 할 수 있게 된다. AI 기반의 소프트웨어와 페어링할 경우 가정에서도 자신의 뇌파 상태를 확인할 수 있는 가능성이 열린다.

    이는 정신 노동을 주로 하는 전문직은 물론, 고도의 집중력을 요구하는 모든 현대인들에게 유용할 것으로 기대된다. 뇌파 상태 및 변화 추이가 의미하는 바를 교육하는 프로그램이 동반된다면, 개인이 스스로의 정신건강을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 방법도 개발될 수 있을 것이다.

    뇌파를 정확하게 측정할 수 있게 되면 정신적 문제를 미리 예측할 수 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements
    뇌파를 정확하게 측정할 수 있게 되면 정신적 문제를 미리 예측할 수 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements

     

  • 손톱 건강 진단 앱의 가능성, “AI로 빈혈 여부 진단한다”

    손톱 건강 진단 앱의 가능성, “AI로 빈혈 여부 진단한다”

    이미지 출처 : Motion Elements
    이미지 출처 : Motion Elements

    인공지능(AI) 기술이 발달하면서 건강 및 의료 분야에서 획기적인 발전 사례가 속속 등장하고 있다. 그중에서도 ‘비침습적인 진단 기술’은 확연한 성과를 보이고 있는 분야 중 하나다. 지난 13일 미국 국립과학원 회보(PNAS)에 게재된 한 연구의 제목은 상당히 눈길을 잡아끈다. 바로 ‘손톱 사진으로 빈혈 여부를 검진할 수 있는 스마트폰 앱’에 대한 내용이다. 이는 더 나아가 손톱 건강 진단 앱의 가능성을 보여준다.

     

    손톱 사진만으로 빈혈 여부 확인

    본래 빈혈을 검사하기 위해서는 혈액 샘플을 채취해서 그 안에 포함된 헤모글로빈 수치를 측정해야 한다. 혈액 샘플의 양이 많든 적든 어쨌거나 혈액을 얻기 위한 침습은 필수라는 것이 일반적으로 생각하는 상식이다.

    하지만 미국 채프먼 대학교의 파울러 공과대학에서는 AI 기반으로 손톱 사진을 분석함으로써, 일절의 침습 없이 빈혈을 감지할 수 있는 스마트폰 앱을 발표했다. 어떻게 그것이 가능할까? 이는 손톱과 그 아래 피부에 나타나는 미세한 특징을 활용하는 것이다.

    연구팀은 스마트폰에 내장된 카메라로 손톱을 촬영하고, AI로 하여금 그 아래 비쳐보이는 피부의 색상을 세밀하게 분석하도록 했다. 손톱 아래, 흔히 ‘손톱 바닥(nail bed)’이라 불리는 부분에는 모세혈관이 풍부하게 존재한다. 이 부위는 혈관이 뻗어있는 거의 말단에 해당하므로, 혈액 속 헤모글로빈 수치의 변화에 따라 그 색깔이 미묘하게 달라진다.

    물론 인간의 눈으로는 감지해내는 데 한계가 있지만, AI는 기존에 학습한 데이터를 바탕으로 매우 미세한 수준의 변화도 감지할 수 있다. 연구팀은 실제 테스트 결과, 기존 혈액 검사에 필적하는 수준의 정확도로 헤모글로빈 추정치를 알아낼 수 있다고 이야기했다.

    손톱 아래에는 모세혈관이 풍부하게 존재하기 때문에, 헤모글로빈 수치의 변화를 감지해낼 수 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements
    손톱 아래에는 모세혈관이 풍부하게 존재하기 때문에, 헤모글로빈 수치의 변화를 감지해낼 수 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements

     

    ‘빈혈 탐지 앱’, 장점과 활용 가능성

    적은 수준의 혈액을 채취한다고 해도, 어쨌거나 주사바늘이 피부를 뚫고 들어온다는 사실은 변하지 않는다. 사람에 따라서는 주사바늘에 알레르기를 가지고 있는 경우도 있다. 어쩌다 한 번씩 검사하는 거라면 그나마 괜찮지만, 수시로 검사가 필요한 상황이라면 부담이 될 수밖에 없다.

    이런 점에서 파울러 공과대학 연구팀이 내놓은 빈혈 탐지 앱의 비침습성은 두드러지는 장점이라 할 수 있다. 사진을 찍어서 AI 분석을 시키기만 하면 되는 데다가, 원격으로도 활용이 가능하기 때문에 주기적인 모니터링이 한결 수월할 것이다.

    또한, 지속적으로 학습이 강화되며 진단 정확도는 점차 높아질 것이라 기대할 수 있다. 의료 전문가에 의한 정확한 진단을 대체하는 데는 한계가 있겠지만, 최근 다른 분야에서 AI 진단 기술의 발전 속도를 고려하면 비전문가인 개인이 스스로의 상태를 주기적으로 확인할 용도로는 충분한 잠재력을 가지고 있다.

     

    손톱 건강 진단 앱의 잠재력

    빈혈 외에도 손톱 상태를 근거로 의심해볼 수 있는 건강 문제는 여러 가지가 있다. 손톱 사진을 분석하는 기술이 더욱 정교해지고 충분한 데이터 학습이 이루어진다면, 빈혈 외에도 더 많은 질환이나 이상 증세를 진단해내는 손톱 건강 진단 앱으로서의 가능성이 있는 것이다.

    물론, 손톱 건강 진단 앱이 상용화되기까지는 넘어야 할 과제가 몇 가지 더 남았다. 먼저 연령, 성별, 인종에 따라서도 보편적인 결과를 내놓을 수 있는지를 검증해야 한다. 

    또한, 사람들이 사용하는 스마트폰은 저마다 성능에 차이가 있으며, 카메라의 품질도 차이가 있다. 미세한 색 차이를 감지해내는 방식이므로, 촬영 환경에 따른 변화가 잘못된 결과로 이어질 가능성도 염두에 두어야 한다.

    이러한 과제들이 남아있음에도 불구하고, 기술적인 측면에서 손톱 건강 진단 앱의 잠재력은 충분히 주목할 만하다. AI를 활용하는 기술이 개인의 건강 관리 방식을 얼마나 바꿔놓을 수 있을지를 엿볼 수 있는 사례이기 때문이다.

    AI 진단 기술이 전문의의 진단을 완전히 대체하기는 어렵겠지만, 개인의 건강관리 측면에서는 상당한 혁신을 가져오고 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements
    AI 진단 기술이 전문의의 진단을 완전히 대체하기는 어렵겠지만, 개인의 건강관리 측면에서는 상당한 혁신을 가져오고 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements

     

  • 스트레스 측정 가능한 치실 개발, 셀프 모니터링 가능

    스트레스 측정 가능한 치실 개발, 셀프 모니터링 가능

    치실 손잡이 부위에 센서를 내장해, 코르티솔 수치를 분석함으로써 스트레스 측정이 가능하다 / 출처 : 터프스 대학
    치실 손잡이 부위에 센서를 내장해, 코르티솔 수치를 분석함으로써 스트레스 측정이 가능하다 / 출처 : 터프스 대학

    미국 연구팀이 치실을 통한 스트레스 측정 방법을 제시했다. 일회용으로 사용할 수 있도록 만들어진 치실 픽의 손잡이 부분에 타액(침) 성분을 분석할 수 있는 센서를 탑재한 방식이다.

     

    스트레스 측정 및 모니터링 필요성

    미국 터프츠 대학 연구팀이 최근 발표한 연구 사례에서는 센서를 내장시킨 치실 픽을 사용해 일상생활에서 겪는 스트레스 수준을 모니터링할 수 있다. 특히 스트레스 호르몬 중 하나인 코르티솔을 몇 분 사이에 정확도 높게 감지할 수 있는 것으로 확인됐다. 이 연구 결과는 미국 화학회(American Chemical Society)에서 발행하는 국제 학술지 <ACS Applied Materials & Interfaces>에 게재됐다.

    잠깐동안 발생하는 짧은 스트레스는 건강에 긍정적인 작용을 할 수 있지만, 일정 시간 이상 유지되거나 지속적으로 반복될 경우는 여러 해로운 영향을 가져온다. 특히 만성적으로 이어지는 스트레스는 심혈관계 질환, 각종 대사 이상, 정신건강 문제 등으로 이어질 수 있다.

    이 때문에 각종 스트레스 관리 기법을 널리 알리고 틈틈이 실천할 것을 강조한다. 또한, 스트레스로 인해 힘에 부칠 경우 지체없이 정신건강의학과 등 전문가를 찾으라고 조언한다. 

    정신건강 문제로 병원을 찾는 것은 여전히 해소되지 않은 사회적 편견 외에도 현실적인 문제가 있다. 실질적으로 자신의 스트레스 상태를 확인하기 위해 병원을 자주 찾는 것이 쉽지 않다는 것이다. 게다가 병원이나 상담기관을 찾아 자가 보고 설문을 하더라도, 객관적인 진단에는 한계가 있다.

     

    일상적 도구 ‘치실’에 센서 부착

    터프츠 대학 연구팀은 이러한 이유로 개인이 스스로 스트레스 측정이 가능한 검사법을 개발하고자 했다. 연구팀이 내린 결론은 ‘타액’이었다. 스트레스 수준이 높아짐에 따라 체내 코르티솔 수치가 높아지기 때문에, 타액 성분을 분석해 혈중 코르티솔 농도를 확인할 수 있을 거라는 접근이다.

    연구팀은 여기에 한 가지를 더 고려했다. 일반적으로 타액 검사를 위해서는 그에 합당한 기구가 필요하다. 어떤 형태로든 ‘검사를 해야 한다’라고 생각하면, 인간의 심리는 조금이라도 불안해질 수밖에 없다. 평상시 안정된 상태와는 스트레스 측정 결과가 다를 수밖에 없다는 것이다.

    연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘일상적으로 사용하는 도구’를 활용하는 방법을 모색했다. 그 결과로 선택된 것이 바로 ‘치실 픽’이다. 치실을 편하게 사용할 수 있도록 출시되는 손잡이 달린 치실에, 타액의 성분을 분석할 수 있는 센서를 탑재하는 방식이다. 

    치실을 사용하는 과정에서 실에 타액이 묻으면, 그것을 손잡이에 내장된 전기화학적 센서로 전달해 외부 기기로 신호를 보낸다. 이때 타액 내 코르티솔의 양에 따라 신호의 강도가 달라지는 방식이다. 기존 치실 픽과 마찬가지로 일회용이며, 사용하고 난 뒤에는 폐기된다.

     

    스트레스 초기 징후까지 감지

    연구팀의 테스트 결과, 이 장치는 약 10분이면 스트레스 측정 결과를 내놓을 수 있다. 코르티솔을 첨가한 인공 타액을 사용해 테스트한 결과, 스트레스의 초기 징후를 나타내는 수준의 미미한 변화도 감지해낼 수 있었다는 것이 연구팀의 설명이다. 

    실제 사람의 타액 샘플을 사용한 실험 결과에서도 감지 성능은 비슷한 수준을 보였다. 코르티솔 수치를 측정하기 위해 일반적으로 사용되는 ‘ELISA 타액 검사(ELISA saliva test)’에 견줄 수 있는 성능이었다. ELISA 타액 검사는 ‘효소 결합 면역 흡착 분석법’이라는 의미로, 검사하고자 하는 샘플에 단백질이나 호르몬, 항체 등이 얼마나 존재하는지를 측정할 때 사용하는 기법이다.

    연구팀은 이 장치가 현재까지 발표된 코르티솔 감지 센서 중에서도 우수한 성능을 가진 장치라고 자부했다. 향후 코르티솔 외에도 타액에 포함된 분자 중 임상·의료 연구 차원에서 중요한 것들을 감지할 수 있도록 잠재력을 확대해간다는 계획이다.

    치실을 사용하면서 자연스럽게 타액을 수집해, 내장된 센서로 보내면 성분을 분석해 모바일 기기로 신호를 전송한다 / 출처 : ACS Applied Materials & Interfaces
    치실을 사용하면서 자연스럽게 타액을 수집해, 내장된 센서로 보내면 성분을 분석해 모바일 기기로 신호를 전송한다 / 출처 : ACS Applied Materials & Interfaces

     

  • 암 조기진단 기술, ‘액체생검’보다 정밀한 광학 바이오센서

    암 조기진단 기술, ‘액체생검’보다 정밀한 광학 바이오센서

    빛과 AI를 이용해 암 DNA를 미세한 수준까지 분석할 수 있는 기술 / 출처 : 한국재료연구원
    빛과 AI를 이용해 암 DNA를 미세한 수준까지 분석할 수 있는 기술 / 출처 : 한국재료연구원

    빛을 이용해 혈액 내에 존재하는 암세포 DNA를 검출할 수 있는 기술이 개발됐다. 최근 혈액 분석을 기반으로 한 ‘액체생검’이 다양한 성과를 보이고 있는 가운데, 그보다도 정밀하고 간단하게 암 조기진단을 할 수 있다는 것이 연구팀의 설명이다.

     

    초정밀 수준의 DNA 변화 측정

    암세포는 기본적으로 정상 세포가 변이되면서 발생한다. 암세포가 생겨날 때 혈액 속 DNA 표면에는 작은 화학적 변화가 생기는데, 이를 ‘메틸화(Methylation) 정도가 변한다’라고 표현한다. 암 발생 초기에는 이 변화가 매우 미미한 수준으로 나타나기 때문에, 이를 감지하는 것이 암 조기진단에 있어 핵심이라 할 수 있다.

    한국재료연구원(KIMS) 바이오·헬스재료연구본부 정호상 박사 연구팀은 빛과 인공지능(AI) 기술을 활용해 이를 극복하고자 했다. 고감도의 광학 신호와 AI 분석으로 메틸화된 DNA를 검출하는 바이오센서 기술을 개발했다.

    연구팀은 ‘플라즈모닉’ 소재를 활용했다. 빛에 반응해 DNA 분자의 광학 신호를 1억 배 이상 증폭시킬 수 있는 소재다. 즉, 암 초기 단계에서 발생하는 매우 적은 양의 DNA 변화도 검출해낼 수 있기 때문에 암 조기진단의 가능성을 대폭 높일 수 있다는 것이다.

    연구팀의 설명에 따르면 이번에 개발한 기술은 25fg/mL(펨토그램 퍼 밀리리터) 수준까지 검출 가능하다. 펨토그램은 1g을 1,000조 개로 나눈 매우 미세한 양이다. 따라서 위에서 언급된 수준을 비유하자면, 올림픽 경기에 사용되는 수영장(50m × 25m × 2m)에 물을 가득 채우고 설탕 알갱이를 100등분한 조각 몇 개를 넣은 것과 비슷하다. 즉, 언뜻 상상하기도 쉽지 않은 미세한 수준까지 측정할 수 있다는 것이다.

     

    정밀성, 편의성, 이동성 갖춘 암 조기진단 플랫폼

    연구팀은 이번에 개발한 센서의 효용성을 검증하고자, 대장암 환자 60명에게 적용해 분석했다. 그 결과 암 유무를 99% 정확도로 진단해냈으며, 암 진행 단계도 1기부터 4기까지 정확하게 구분할 수 있었다. 이 분석을 위해 필요한 혈액량은 100㎕(마이크로리터)다. 이는 혈당 검사를 위해 손가락 끝에서 채혈하는 혈액 몇 방울 정도에 해당하는 양이다.

    즉, KIMS 연구팀이 개발한 바이오센서 기술은 매우 미세한 양의 혈액만으로도 정밀한 분석이 가능하며, 20분이 이내에 진단이 가능할 정도로 높은 편의성도 갖추고 있다는 설명이다. 향후 암 조기진단 영역에서 높은 경쟁력을 가질 것으로 기대되는 대목이다.

    연구팀은 기존에 사용되던 장비 및 기술과 비교했을 때, 분석 시간 및 비용을 크게 줄일 수 있다는 점, 이동형 진단 장비나 자가진단 키트에도 적용할 수 있다는 점, 이를 기반으로 병원이나 의료기관 외부 현장에서의 진단에도 효과적이라는 점을 강조했다.

    연구 책임을 맡은 KIMS 정호상 선임연구원은 “이 기술은 암 조기진단 뿐만 아니라, 예후 예측 및 치료 반응까지 진단할 수 있는 차세대 플랫폼”이라며 “자가면역 질환이나 신경계 질환 등 다양한 질환으로 적용을 넓혀갈 계획”이라고 말했다. 연구 결과는 <어드밴스드 사이언스(Advanced Science, IF=14.3)> 5월호에 게재됐다.

    한국재료연구원 바이오·헬스재료연구본부 살라후딘 연구원(좌)과 정호상 선임연구원(우) / 출처 : 한국재료연구원
    한국재료연구원 바이오·헬스재료연구본부 살라후딘 연구원(좌)과 정호상 선임연구원(우) / 출처 : 한국재료연구원

     

  • 얼굴 나이로 건강 예측하는 딥러닝 모델의 가능성

    얼굴 나이로 건강 예측하는 딥러닝 모델의 가능성

    이미지 출처 : Motion Elements
    이미지 출처 : Motion Elements

    얼굴을 보고 건강상태를 짐작할 수 있다는 건 어느 정도 납득이 가능하다. 하지만 여기서 더 나아가, 얼굴 사진을 토대로 수명이나 생존 가능성까지 예측할 수 있다고 한다면 어떨까? 얼굴 나이로 건강 예측하는 인공지능(AI) 모델, 바로 ‘페이스 에이지(FaceAge)’가 지향하는 목표다.

     

    얼굴 나이로 건강 예측하는 AI 모델

    건강상태를 파악하고 질병 위험을 예측하는 데 있어 ‘생물학적 나이(Biological Age)’에 대한 관심이 높아지고 있다. 다양한 기술과 방법론에 대한 연구 결과가 축적되면서, 생물학적 나이의 활용 가능성과 신빙성 또한 상승세를 타고 있다. 즉, 실제 나이보다 ‘얼마나 나이가 들어 보이는지’에 대한 중요성이 강조되고 있는 셈이다.

    미국 매사추세츠 종합병원 네트워크의 사람들로 구성된 연구팀은 얼굴 나이로 건강 예측을 할 수 있는 딥러닝 시스템 ‘FaceAge’ 모델을 개발하고 검증하는 연구를 수행했다. 연구팀은 공개돼 있는 데이터를 활용해, 별다른 건강 문제가 없는 60세 이상의 사람 약 5만9천여 명의 얼굴 사진을 확보하고, 딥러닝 기술과 안면 인식 기술을 활용해 알고리즘을 훈련시켰다. 

    그런 다음, 약 6천2백여 명의 암 환자 코호트를 대상으로 훈련된 딥러닝 모델의 성능 평가를 진행했다. 사진 기반의 얼굴 나이로 건강 예측을 실시하고, 그들의 현재 상태와 예후 등 정보를 얼마나 정확하게 평가하는지를 테스트한 것이다.

    얼굴에 나타나는 건강 징후를 학습한 딥러닝 모델이, 사진을 보고 건강상태부터 기대 수명까지 예측할 수 있도록 하는 게 FaceAge의 목표다 / 이미지 출처 : Motion Elements
    얼굴에 나타나는 건강 징후를 학습한 딥러닝 모델이, 사진을 보고 건강상태부터 기대 수명까지 예측할 수 있도록 하는 게 FaceAge의 목표다 / 이미지 출처 : Motion Elements

     

    ‘얼굴 나이’ 많은 환자, 생존율 낮아

    연구 결과에 따르면, 암을 앓고 있는 환자는 건강한 사람에 비해 더 나이가 들어보였다. 얼굴로 짐작할 수 있는 나이를 기준으로 할 때, 암 환자들은 실제보다 평균 약 5세 더 늙어보인다는 통계가 나왔다. 

    전체 코호트 인원을 대상으로 했을 때, 얼굴 나이가 높게 나올수록 생존율이 낮았다. 얼굴 나이가 85세 이상으로 보이는 환자의 경우, 실제 나이와 성별, 암 유형 등 변수가 될 수 있는 요인을 보정한 후에도 생존율이 뚜렷하게 낮았다.

    연구팀은 이 결과를 실제 전문가들의 견해와 비교해보고자 했다. 연구팀은 총 10명의 임상의와 의학 연구자들에게, 방사선 치료를 받고 있는 환자 사진 100장을 보고 ‘단기 기대수명’을 예측해달라고 요청했다. 그간의 경험을 바탕으로 환자의 예상 생존 기간에 대한 의견을 물은 것이다.

    의사와 연구자들의 예측 답변은 저마다 상당한 차이를 보였다. 환자에 대한 임상정보를 제공했음에도, 정확도가 그리 높지는 않았다. 그러나, ‘FaceAge’를 통해 얼굴 나이로 건강 예측한 정보를 제공했을 때, 의사와 연구자들의 예측 정확도는 상당히 높아졌다. 연구팀은 현지 시각 8일 이러한 결과를 종합해 <랜싯 디지털 헬스(Lancet Digital Health)>에 논문을 발표했다.

     

    ‘개인의 노화 과정’ 예측에 기여

    외래 진료 또는 회진을 통해 환자를 만날 때, 의사들은 가장 먼저 환자의 외모를 보게 된다. 이를 바탕으로 어느 정도 건강상태 또는 에너지 수준 등에 대한 기초적인 단서를 얻을 수도 있다. 여기에 환자와의 문진을 비롯해 기타 검사 결과 등을 종합해 병을 진단하고 치료 방향을 결정하는 것이다.

    하지만, 의사라고 해서 생김새만으로 환자의 나이를 정확히 예측할 수는 없다. 오히려 생김새를 보고 섣불리 나이를 예측할 경우, 환자에 대한 편견이 생길 우려가 있다. 이런 점에서 FaceAge를 통해 제공되는 ‘얼굴 나이 정보’는 여러 모로 유용할 수 있다.

    물론, 이 기술을 실제 임상 환경에 적용하기는 아직 부족하다. 연구팀은 현재 질병 여부, 전반적인 건강상태, 그리고 더 나아가 ‘기대 수명’까지 예측하는 데 이 기술을 활용할 수 있을 것으로 보고 있다. 이를 위해 더 많은 병원들과 협력해 보다 큰 규모의 연구를 진행한다는 계획이다.

    암의 종류, 각각의 단계에 있는 환자들을 살펴보고, 시간이 경과함에 따라 FaceAge의 측정 결과가 어떻게 달라지는지를 추적할 필요가 있다. 또한, 화장이나 각종 시술, 성형수술 등으로 본래의 자연적인 생김새가 달라질 수 있으므로, 이러한 경우에 해당하는 데이터 세트를 통해 정확도를 보완할 필요도 있다.

    연구팀의 공동 선임 저자인 레이 맥 박사는 “다양한 만성질환을 노화와 연관짓는 경향이 커지면서, 개인의 노화 과정을 보다 정확하게 예측하는 것이 중요해지고 있다”라며 “얼굴 나이를 측정하는 기술을 적절한 규제 및 윤리적 틀 안에서 조기 진단 시스템으로 활용할 수 있기를 바란다”라는 입장을 전했다.

    각종 시술로 피부 상태만 개선되는 경우 등이 흔하기 때문에, 얼굴 나이로 건강상태를 예측하는 기술이 자리잡기 위해서는 추가 연구가 필요하다 / 이미지 출처 : Motion Elements
    각종 시술로 피부 상태만 개선되는 경우 등이 흔하기 때문에, 얼굴 나이로 건강상태를 예측하는 기술이 자리잡기 위해서는 추가 연구가 필요하다 / 이미지 출처 : Motion Elements

     

  • 운동 중 혈압 측정, 높은 정확도로 연속 측정 가능

    운동 중 혈압 측정, 높은 정확도로 연속 측정 가능

    바이오및뇌공학과 박정우 박사후연구원(좌), 바이오및뇌공학과 정기훈 교수(우) / 출처 : 카이스트 연구뉴스
    바이오및뇌공학과 박정우 박사후연구원(좌), 바이오및뇌공학과 정기훈 교수(우) / 출처 : 카이스트 연구뉴스

    카이스트(KAIST) 연구진이 혈압의 정확한 연속 측정이 가능한 모니터링 기술을 개발했다. 기존에 사용되던 혈압 측정 방식의 단점들을 보완해, 상황에 맞게 더욱 정확한 측정이 가능하게끔 한 것이 특징이다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 <어드밴스드 사이언스(Advanced Science)>에 지난 4월 25일 게재됐다.

     

    기존 혈압 측정 방식과 한계

    일반적으로 혈압 측정 하면 떠올리는 방식은 ‘커프(cuff)’다. 팔에 커프를 감고 기기를 작동시키면 공기주머니(bladder)가 부풀면서 일시적으로 혈액 흐름을 막는다. 잠시 후 압력이 풀리면서 막혔던 혈액이 다시 흐르기 시작할 때 그 압력을 측정하는 원리다.

    커프 방식은 사용돼 온 역사가 길고, 정확도가 높다는 장점이 있다. 다만 잠깐이라 하더라도 팔을 강하게 압박하는 데서 불편함이나 통증을 느낄 수 있다. 또한, 익히 알고 있다시피 측정에 임하기 전 약 10분 가량 안정 상태를 유지할 필요가 있었다. 그리 긴 시간은 아니지만 시간이 촉박할 때는 이마저도 부담이 될 수 있고, 사람에 따라 10분 넘는 시간이 필요한 경우도 있었다.

    최근에는 스마트워치를 사용해 혈압을 측정할 수 있다. 이는 광혈류측정(Photoplethysmography, PPG) 센서를 활용해 피부 아래 혈관을 모니터링하는 방식이다. 혈관을 통과하는 빛의 양을 기반으로 혈류량 및 혈압 변화를 추정하는 방식으로, 상당히 높은 수준의 정확도를 보인 바 있다.

    스마트워치의 측정 방식은 커프 방식처럼 압박을 하지 않기 때문에 편리한 것이 사실이다. 하지만 착용 위치, 피부 밀착도, 사용자 움직임 등에 따라 측정 정확도가 달라질 수 있다는 한계가 있다. 특히 고혈압 증상이 있거나 운동 중 혈압 측정의 정확도가 떨어질 수 있다는 점이 단점으로 지적됐다. 또한, 실시간 연속 측정이 어렵다는 한계점도 있었다.

    혈압 모니터링을 위한 초분광 PPG 모듈 및 내부 구성 / 출처 : 카이스트 연구뉴스
    혈압 모니터링을 위한 초분광 PPG 모듈 및 내부 구성 / 출처 : 카이스트 연구뉴스

     

    운동 중 혈압 측정, 연속적으로 가능

    카이스트 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀은 ‘초분광 PPG’ 기술을 활용해 기존 스마트워치의 측정상 한계를 보완하고자 했다. 초분광 PPG는 수십 개의 세분화된 파장의 빛을 사용해, 혈관 내 혈류 변화를 광학적으로 측정하는 방법이다. 

    스마트워치의 최근 모델에 탑재된 PPG 센서는 ‘3가지 파장’을 활용해 혈압을 측정한다. 카이스트 연구팀이 개발한 모델은 여기에서 더 나아가 더욱 세분화된 파장을 활용한다. 초분광 PPG 모듈을 통해 다양한 파장의 PPG 신호를 동시 측정할 수 있으며, 정밀한 시간차 계산이 가능해 연속적이면서도 안정적으로 혈압을 추정할 수 있다.

    연구팀의 설명에 따르면, 혈압 모니터링 외에도 심박수, 호흡률과 같은 다른 생리적 매개변수도 동시 측정할 수 있다. 이는 운동 전후의 혈압 변화를 보다 세밀하게 측정·분석할 수 있음을 시사한다.

    한편, 운동 중 혈압 측정도 연속적으로 추적이 가능하다. 이는 즉, 운동으로 인해 고혈압이 유발되는 것을 감지할 수 있다는 의미다. 기존 방식을 사용할 때는 운동 중 혈압 측정 정확도가 0.75 정도였으나, 새롭게 개발한 방식으로는 운동 중 혈압 측정 정확도가 0.95로 나왔다. 

    카이스트 정기훈 교수는 “이번 연구는 운동 중 측정된 고혈압 실험을 통해 얻은 새로운 데이터를 기반으로 하며, 웨어러블 초분광 PPG 센서의 중요성과 가능성을 증명한 사례에 해당한다”라며 “초분광 PPG 기술은 향후 개인맞춤형 디지털 헬스케어 분야에 크게 기여할 것”이라고 이야기했다.

    초분광 PPG 모듈을 활용한 혈압 모니터링 / 출처 : 카이스트 연구뉴스
    초분광 PPG 모듈을 활용한 혈압 모니터링 / 출처 : 카이스트 연구뉴스

     

  • 웨어러블 혈액 검사 기기, 손목에서 혈류 내 세포 추적한다

    웨어러블 혈액 검사 기기, 손목에서 혈류 내 세포 추적한다

    서크트렉(CircTrek)의 샘플 이미지 / 출처 : MIT 홈페이지
    서크트렉(CircTrek)의 샘플 이미지 / 출처 : MIT 홈페이지

    매사추세츠 공과대학(MIT) 연구팀이 손목시계 형태의 의료 모니터링 장치 '서크트렉(CircTrek)'을 개발해 선보였다. 이 장치를 한 마디로 요약하자면 ‘웨어러블 혈액 검사 기기’라 할 수 있다. 혈관 내부의 단일 세포까지 감지할 수 있을 만큼 정밀·민감하면서도 손목에 착용할 수 있을 만큼 작은 크기의 비침습적 의료기기다. 

    이 웨어러블 장치의 중요한 특징 중 하나는 '인체 내 순환 세포를 지속적으로 모니터링할 수 있다'는 것이다. 웨어러블 혈액 검사 기기라고 표현한 것은, 혈액 채취 없이 비침습적으로 혈류 속 혈액 상태를 평가할 수 있기 때문이다. 이 기술은 <네이처(Nature)>의 파트너 저널 중 하나인 <NPJ 바이오센싱(NPJ Biosensing)> 에 게재됐다.

     

    실시간 웨어러블 혈액 검사 기기

    '서크트렉(CircTrek)'은 MIT 미디어랩 조교수인 데블리나 사르카르 박사 연구팀이 개발했다. 사르카르 박사는 AT&T 경력 개발 의장이자 나노-사이버네틱 바이오트렉 연구 그룹을 이끌고 있다. CircTrek은 질병의 조기 진단, 질병 재발 감지, 감염 위험 평가, 질병 치료의 효과 여부 판단 등 여러 의료 과정에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

    연구팀의 설명에 따르면, 기존의 혈액 검사는 환자 상태를 '스냅샷'처럼 보여준다는 한계가 있다. 즉, 검사를 실시한 그 순간의 정보만을 보여준다는 뜻이다. 이에 비해 CircTrek은 웨어러블 혈액 검사 기기로서 착용자의 상태를 실시간으로 계속 확인할 수 있도록 하는 데 초점을 두었다. 

    연구팀은 제출한 논문을 통해 "이전까지는 해결되지 않았던 중요한 과제"라고 언급했다. 기존의 기술 중 비교할 만한 것으로는 '유세포 분석법(Flow Cytometry)'이 있다. 이는 개별 세포를 빠르게 분석하는 기술로, 이를 활용하면 혈류 내 세포의 연속적 모니터링이 어느 정도 가능하다. 

    하지만 연구팀 소속의 박사 과정생 장규호 연구원의 설명에 따르면, 유세포 분석을 위해서는 연구실 규모의 장비가 필요하다. 또한, 대상자로부터 혈액 샘플을 얻어서 측정하는 방식이므로, 대상자가 현장에 있는 동안만 모니터링이 가능하다는 한계가 있다. 

    CircTrek은 '온보드 Wi-Fi 모듈'을 장착해 이 문제를 해결했다. 즉, 와이파이에 연결할 수 있는 환경이라면 환자는 어디서든 혈류 순환 세포를 모니터링할 수 있고, 해당 정보를 담당 의사나 치료팀에 전송할 수도 있다. 

    지속적인 모니터링이 가능하기 때문에 실시간으로 데이터를 얻을 수 있으며, 휴대성을 기반으로 언제 어디서든 빠르게 공유할 수 있다는 것이 CircTrek의 가장 두드러지는 장점이다. 이를 바탕으로 중요한 시기에 곧바로 임상적 결정을 내릴 수 있다는 것이 사르카르 박사의 말이다.

    CircTrek의 원리 / 출처 : NPJ Nature Biosensing
    CircTrek의 원리 / 출처 : NPJ Nature Biosensing

     

    치료 반응 및 진단 평가 개선 기대

    웨어러블 혈액 검사 기기로 작동하기 위해 CircTrek은 특별하게 설계된 레이저 빛을 활용한다. 피부 아래 형광 물질로 표시된 특정 세포에 레이저 빔을 집중해서 쬐면, 해당 세포들이 빛을 내는 원리를 활용한다. 

    세포에 형광 표시를 하는 방법은 두 가지로 나뉜다. 하나는 항체 단백질에 형광 염료를 붙여 세포에 적용하는 방법이고, 다른 하나는 세포가 스스로 빛을 내도록 유전자를 변형하는 것이다. 

    예를 들어, 항암 치료 방법 중 하나인 CAR-T세포 치료를 받는 경우, 해당 세포에 형광 염료를 붙이거나 유전자 변형을 적용함으로써 세포가 형광 단백질을 발현하도록 할 수 있다는 설명이다. 연구팀은 이밖에도 여러 방법으로 세포의 형광 표지가 가능할 것으로 보고 있다.

    CircTrek을 활용하면, 형광 표지된 CAR-T세포를 검출함으로써 세포 치료의 효과를 평가할 수 있다. 예를 들어, 치료 후 혈액 내 CAR-T세포가 지속적으로 발견된다면, 환자의 치료 반응이 좋다고 평가할 수 있는 식이다. 

    물론, 실제 정확한 예후 판단을 위해서는 다른 임상 요소까지 종합적으로 살펴봐야 한다. 하지만 CircTrek을 통해 실시간 모니터링 정보를 수집할 수 있다면, 진단 및 평가에 있어 중요한 데이터를 보다 빠르게 확인할 수 있다는 점에서 잠재력은 충분하다고 할 수 있다.

    혈관 속 특정 세포에 형광 표시를 하고, CircTrek으로 추적·모니터링할 수 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements
    혈관 속 특정 세포에 형광 표시를 하고, CircTrek으로 추적·모니터링할 수 있다 / 이미지 출처 : Motion Elements

     

    피부 안전성 검증 완료, 상용화 추진

    장규호 연구원의 설명에 따르면, 부품 최적화 과정을 거듭해 노이즈를 크게 줄였으며, 최종적으로 형광 세포가 보내는 신호만 포착할 수 있도록 하는 데 성공했다. CircTrek에서 형광 신호를 감지하는 센서 역시 매우 작은 크기지만, '단일 광자'에 해당하는 정도의 빛도 감지할 수 있을 만큼 센서 감도가 높다는 설명이다.

    레이저 드라이버와 노이즈 필터를 포함한 CircTrek의 서브서킷은 42mm x 35mm 크기의 회로 기판에 맞춰 설계됐다. 이를 통해 CircTrek은 최종적으로 스마트워치와 거의 비슷한 크기로 완성됐다.

    피부 아래 혈류를 감지하는 것의 안전성에 대한 테스트도 마쳤다. CircTrek을 사용하면 피부 표면의 온도가 약 1.51℃ 가량 상승하는 것으로 나타나, 피부에 별다른 영향을 주지 않는 것으로 확인됐다.

    물론, CircTrek을 상용화하기까지는 추가적으로 거쳐야 할 절차가 많다. 하지만 장규호 연구원은 "매개변수를 수정함으로써 잠재력을 확대할 수 있다"라고 이야기하며, "CirkTrek을 일상적으로 활용할 수 있게 되면, 임상 의료진들이 환자에 대한 중요한 정보를 정확하고 빠르게 얻을 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

    웨어러블 기기의 발전 사례로 주목할 만하다 (※ 위 이미지는 본문 내용과 직접적 연관이 없음) / 이미지 출처 : Motion Elements
    웨어러블 기기의 발전 사례로 주목할 만하다 (※ 위 이미지는 본문 내용과 직접적 연관이 없음) / 이미지 출처 : Motion Elements

     

  • 고령자 맞춤형 재활기기 ‘모빌라이즈’ 공개

    고령자 맞춤형 재활기기 ‘모빌라이즈’ 공개

    (왼쪽부터) 기계공학과 강상훈 교수, 황성일 연구원, 김우석 연구원 / 출처 : UNIST
    (왼쪽부터) 기계공학과 강상훈 교수, 황성일 연구원, 김우석 연구원 / 출처 : UNIST

    지난 16일부터 20일까지 열린 2025 대한민국 과학기술대전(이하 과학기술대전)에서 고령자 맞춤형 재활기기 '모빌라이즈(MOBILISE)'가 처음 공개됐다. 모빌라이즈는 유니스트(UNIST, 울산과학기술원) 기계공학과 강상훈 교수 연구팀이 개발한 기기로 고령자들의 자립을 돕기 위해 만들어졌다.

     

    세계 최초 고령자 맞춤형 재활기기

    과학기술대전 행사에서 약 1천여 명의 관람객들이 강상훈 교수팀 전시부스를 찾았으며, 이들 중 절반 이상이 직접 장비를 체험하며 많은 관심을 보였다. 특히 모빌라이즈가 세계 최초로 근감소증과 관절염을 치료하는 고령자 맞춤형 재활기기라는 점에 주목했다.

    모빌라이즈는 하지 근력 훈련과 무릎 내전모멘트(안쪽으로 가해지는 회전력)를 실시간으로 시각화하는 ‘바이오피드백’ 기능을 특징으로 한다. 근육이 늘어나는 방향으로 힘을 주는 편심성 근수축을 기반으로 하며, 이는 국내·외를 통틀어도 전례가 없는 모빌라이즈만의 포인트다.

    모빌라이즈는 자세 교정, 균형 감각 평가, 가상현실 기반 게임형 훈련 등을 통합했다. 또 운동 데이터를 자동 수집해 훈련 전후의 결과를 수치로 비교하고, 사용자의 기능 향상 추이를 정확히 파악할 수 있다. 이 기술은 단순한 보조 장비를 넘어, ‘데이터 기반 고령자 맞춤형 자립 지원 기술’로서 공익적 의미가 크다. 특히, 집이나 지역 복지관에서도 쉽게 사용할 수 있도록 설계됐다.

    과학기술대전 현장에서 '모빌라이즈'를 체험하고 있는 고령 관람객 / 출처 : UNIST
    과학기술대전 현장에서 '모빌라이즈'를 체험하고 있는 고령 관람객 / 출처 : UNIST

     

    이동성 낮은 고령자 맞춤형 재활기기

    국내 고령자 중 근감소증 유병률은 13.1%, 관절염은 약 35%에 달한다. 이는 낙상, 통증, 이동성 저하 등 사회적 부담을 유발한다. 우리나라는 이미 초고령화 사회에 접어들었고, 앞으로도 한동안 고령자 비율이 높은 상태를 유지할 것으로 보이므로, 근감소증과 관절염 유병률도 높을 것으로 전망된다.

    이런 점에서 모빌라이즈는 상당한 수요와 잠재력을 가질 것으로 기대된다. 모빌라이즈는 병원이 아닌 환경에서도 쉽게 반복 훈련을 할 수 있도록 설계됐기 때문에, 이동성이 떨어지는 고령자들의 자립을 도울 수 있는 공공보건 기술로서 부족함이 없다.

    강상훈 교수는 “모빌라이즈는 고령자를 위한 새로운 유형의 재활훈련 기기”라며 “수치로 변화된 결과를 확인할 수 있기 때문에, 의료 사각지대를 해소하는 것은 물론 노인들의 자립을 실현할 수 있을 것”이라고 했다.

    석박사통합과정을 밟고 있는 황성일 연구원은 “장비를 체험한 많은 분들이 사용이 쉽고 반응이 빠르다는 피드백을 줬다”며 “지역 복지관과 요양시설에서도 사용될 수 있다는 점에서 이 기술이 실제 생활 환경에서 도움을 줄 수 있을 것”이라고 전시 소감을 밝혔다.

     

    산·학·연·병 협력의 집약체

    한편, 모빌라이즈는 UNIST를 비롯해 한국과학기술연구원(KIST), 분당서울대학교병원, ㈜코트라스가 공동 개발한 산·학·연·병 협력의 집약체다. 또한, 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 보건복지부, 식품의약품안전처 등 여러 정부부처도 연구 사업을 지원했다. 

    현재 미국 FDA와 한국 식품의약품안전처로부터 2등급 의료기기 인증을 획득해, 고령자 맞춤형 재활기기로서의 안전성과 효과도 공식적으로 인정받았다.

    연구팀은 향후 의과학대학원과 울산 공공산재병원에서 모빌라이즈의 임상 실증을 확대할 계획이다. 또한, 향후 지자체 단위 시범사업과 의료 AI 기반 장기요양 진단 플랫폼 연계 등을 통해 정책적·사회적 확장성을 높여갈 예정이다. 근감소증과 같이 약물 대안이 없는 질환을 해결할 수 있다는 점에서 공공보건 분야에서 충분한 잠재력을 가지고 있다.

    올해 대한민국 과학축제 행사에는 56만 명이 현장을 방문했다. UNIST는 내년에도 다양한 혁신 성과들을 내놓고 이를 대중에게 선보인다는 계획이다.

    황성일 연구원(사진 앞)이 관람객들을 위한 '모빌라이즈' 체험을 진행하고 있다 / 출처 : UNIST
    황성일 연구원(사진 앞)이 관람객들을 위한 '모빌라이즈' 체험을 진행하고 있다 / 출처 : UNIST

     

  • 근적외선 활용 가능성 대폭 확장, ‘플라빈’ 빛 파장 설계 성공

    근적외선 활용 가능성 대폭 확장, ‘플라빈’ 빛 파장 설계 성공

    삼환형(왼쪽)에서 오환형(오른쪽)으로 확장하고, 산소나 황 등의 이종 원자를 도입한 플라빈 구조체 설계 가능 / 출처 : 카이스트 연구뉴스
    삼환형(왼쪽)에서 오환형(오른쪽)으로 확장하고, 산소나 황 등의 이종 원자를 도입한 플라빈 구조체 설계 가능 / 출처 : 카이스트 연구뉴스

    인체 내에 자연스럽게 존재하는 조효소 ‘플라빈(Flavin)’을 활용해 ‘근적외선 발광’을 구현하는 기술이 개발됐다. 이는 기존의 적외선 발광 물질과 비교했을 때 생체 친화적이고 안정성이 높다는 특성을 갖는다. 의료 진단과 치료, 그 외 생명과학 분야에서 근적외선 활용 가능성이 더욱 확대될 것으로 기대된다. 연구 결과는 <네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)>에 지난 15일(화) 게재됐다.

     

    자연적 형광 분자 ‘플라빈’

    플라빈은 인체의 에너지 대사 과정에서 중요한 역할을 하는 조효소(Coenzyme)의 일종으로, 비타민 B2(리보플라빈)에서 유래한 분자다. 여러 효소가 활발하게 작용할 수 있도록 돕는 보조 인자 역할을 하며, 지방산 산화, 아미노산 대사, 산화 스트레스 방어 등 생화학적으로 중요한 여러 경로에 관여한다.

    플라빈은 이밖에 ‘형광 분자’로서의 특성도 가지고 있다. 자연적으로 빛을 흡수하고 특정 파장의 형광을 방출하기 때문에, 효소 및 단백질 연구에서 ‘표지자(probe)’로 활용돼 왔다. 예를 들어, 형광 신호를 발산함으로써 플라빈이 관여하는 효소의 활성 또는 위치 변화 등을 관찰할 수 있다는 것이다.

    다만, 플라빈은 자연 상태에서 대부분 파란색부터 초록색 정도에 해당하는 짧은 파장의 빛을 낸다. 생물학적 센서로서는 유용하지만, 의료 진단과 같은 실용적 응용 분야에서는 다소 부족함이 있다. 짧은 파장의 빛은 조직 깊숙이 침투하기 어렵기 때문이다.

    플라빈은 비타민 B2(리보플라빈)에서 유래한 분자로, 인체 적합성이 뛰어난 분자다 / Designed by Freepik
    플라빈은 비타민 B2(리보플라빈)에서 유래한 분자로, 인체 적합성이 뛰어난 분자다 / Designed by Freepik

     

    플라빈 파장, 근적외선까지 확장

    카이스트(KAIST) 화학과 백윤정 교수 연구팀은 최근 이러한 플라빈 분자의 한계를 극복하는 연구 결과를 내놓았다. 플라빈 분자의 구조를 인위적으로 조절함으로써, 플라빈이 내뿜는 형광 파장을 기존 청색광~녹색광 영역에서 근적외선 영역까지 확장하는 데 성공한 것이다. 이는 근적외선 활용이 가능한 영역을 더욱 넓힐 수 있다는 가능성을 보여준다.

    근적외선은 비교적 파장이 긴 광선으로 꼽힌다. 파장이 길고 에너지량이 낮아 인체 조직 깊숙한 곳까지 닿을 수 있으면서도 조직 손상을 최소화한다. 이 때문에 의료 영상이나 진단, 치료 등 다양한 영역에서 근적외선 활용 가능성은 주목도가 높다.

    백윤정 교수 연구팀은 본래 3개의 고리를 갖는 플라빈의 핵심 구조를 5개의 고리로 확장했다. 여기에 산소(O)와 황(S) 같은 이종 원자를 정교하게 도입함으로써 분자의 전자 구조를 정밀하게 조절하는 새로운 합성 전략을 제시했다.

    검증 결과, 황(S) 원자가 포함된 플라빈 구조체는 약 772㎚ 가량의 근적외선 영역에서도 빛을 내뿜는 것으로 확인됐다. 이는 현재까지 보고된 플라빈 유도체 중 가장 파장이 긴 사례다.  

    한편, 황을 포함한 플라빈 구조체는 ‘준가역적 산화 특성’을 보이는 것으로 확인됐다. 이는 산화-환원을 여러 번 반복할 수 있다는 뜻이다. 가장 간단한 예를 들자면, 체내에서 이루어지는 항산화 작용의 효율성과 지속성을 높이는 데 기여할 수 있다.

    연구팀은 플라빈의 분자 구조를 미세하게 조절함으로써, 빛을 어떻게 흡수하고 방출할지를 원하는 대로 설계할 수 있음을 입증했다. 

     

    근적외선 활용 가능성 더 넓어져

    근적외선은 인체 조직 투과력이 높기 때문에, 피부 아래 깊은 조직까지 도달할 수 있다. 플라빈 분자 구조를 변형해 근적외선 형광 프로브를 제작함으로써, 체내 깊숙한 곳에 위치한 염증 부위나 암 등의 이상 조직을 비침습적으로 관찰할 수 있다. 이는 질병의 조기 진단부터 수술 중 병변 확인에도 근적외선 활용이 가능하다는 의미다.

    ‘비침습적 모니터링 가능’이라는 특성은 이밖에도 여러 방면에서 응용 가능성을 가진다. 근적외선 발광 특성을 활용해, 체내 산소 포화도, 혈류량, 대사 상태와 같은 생체 내 변화를 실시간으로 정확하게 감지할 수 있을 것이다. 

    한편, 건강과 관련해 식품 내 유해 성분을 탐지하는 데도 응용할 수 있다. 손상을 일으키지 않고 성분 구조 등에 관해 필요한 정보를 얻는다는 측면에서 보면, 산업계에서 활용되는 ‘비파괴 검사’와 유사하다고 볼 수 있다.

    이밖에 기존에 존재하는 적외선·근적외선 치료 기술의 발전에도 기여할 수 있을 것이다. 플라빈은 비타민 B2의 핵심 성분이기 때문에, 인체에 대한 독성이 매우 낮다. 플라빈을 광감각제로 사용할 경우, 인공적인 물질에 비해 부작용 위험을 한층 더 낮출 수 있다는 의미다.

    카이스트 백윤정 교수는 “우리가 원하는 상황에 맞게 빛을 자유롭게 설계하고 활용할 수 있다는 뜻”이라며 “앞으로 우리 손으로 원하는 색과 성질을 가진 분자를 정밀하게 설계하고 만들어낼 수 있다는 가능성을 보여준 것”이라고 설명했다.

    카이스트 화학과 백윤정 교수 연구팀 / 출처 : 카이스트 연구뉴스
    카이스트 화학과 백윤정 교수 연구팀 / 출처 : 카이스트 연구뉴스

     

  • 생성형 AI 진단 능력, 일반의와 비슷한 수준

    생성형 AI 진단 능력, 일반의와 비슷한 수준

    이미지 출처 : Motion Elements
    이미지 출처 : Motion Elements

    생성형 AI는 의학 분야에서도 많은 주목을 받고 있다. 생성형 AI를 어디까지 활용할 수 있는지를 두고 다양한 연구가 이루어졌다. 그중에는 서로 다른 관점으로 첨예하게 대립하는 주제도 있다. 대표적인 것이 ‘생성형 AI 진단’일 것이다. 의료 현장에서 생성형 AI 진단 능력과 AI 활용 가능성을 분석하고자 진행한 메타 연구 결과를 소개한다.

     

    생성형 AI 진단 능력 메타 연구

    일본의 오사카 수도대학 의학연구과에서는 ‘AI가 실제 의료 환경에서 얼마나 활용될 수 있는지’, 그리고 ‘의료 전문가의 역량과 비교했을 때 어떤 차이가 있는지’ 등을 파악하기 위한 메타 연구를 실시했다. 

    연구팀은 2018년 6월부터 2024년 6월까지 6년간 생성형 AI 진단 능력을 주제로 발표된 논문들을 수집·분석했다. 연구팀에 따르면 총 18,371개 연구를 확인했으며, 그중 10,357개가 서로 중복된 연구였기에 최종적으로 83편의 연구 논문을 대상으로 메타 분석을 실시했다.

    연구팀이 분석한 논문들에서 가장 빈번하게 다룬 대규모 언어 모델(LLM)은 단연 ‘챗GPT’였으며 그중 GPT-4 모델과 GPT-3.5 모델이 평가 대상으로 가장 흔하게 다뤄졌다. 이 연구결과는 <네이처(Nature)>의 디지털 헬스케어 분야 파트너 저널인 <NPJ 디지털 메디신(NPJ Digital Medicine)>에 게재됐다. 

     

    생성형 AI 진단, 일반의와 비슷한 수준

    메타 연구에 기반한 평가 결과, 전문의의 진단 정확도가 생성형 AI 진단 정확도에 비해 15.8% 더 높은 것으로 나타났다. 생성형 AI의 진단 정확도는 평균 52.1%(95% 신뢰구간은 47.0~57.1%)로 나타났다. 

    이중 최신 생성형 AI 모델의 경우, 전문의가 아닌 일반의와 거의 비슷한 정확도를 보이기도 했다. 일반의 진단 정확도는 평균 52.7%로 생성형 AI 평균보다 0.6% 더 높게 나타났다. 다만 이는 평균적인 값이며 GPT-4, GPT-4o, Llama 3 70B, Gemini 1.0 Pro, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 등 일부 모델은 일반의보다 약간 더 높은 정확도를 보였다.

    연구팀을 이끈 의학연구과 히로타카 타키타 박사는 “이번 연구 결과는 생성형 AI 진단 능력이 전문의 취득 전 일반 의사들과 거의 동등하다는 근거로 볼 수 있다”라며 “이는 의학 교육에 활용할 수도 있고, 의료 자원이 부족한 지역에서 유용하게 쓰일 수 있을 것”이라고 이야기했다.

    다만, 타키타 박사는 생성형 AI의 진단 능력을 보다 세밀하게 검증하기 위해, 더욱 복잡한 임상 시나리오를 대상으로 한 평가, 실제 의료 기록을 바탕으로 한 성과 평가 등이 필요하다고도 말했다. 또한, AI 의사결정의 투명성을 높이고, 다양한 특성을 가진 환자 그룹을 대상으로 검증하는 등의 추가 연구도 필요하다고 강조했다.

    생성형 AI 진단 정확도는 일반의와 비슷한 수준인 것으로 나타났다 / 이미지 출처 : Motion Elements
    생성형 AI 진단 정확도는 일반의와 비슷한 수준인 것으로 나타났다 / 이미지 출처 : Motion Elements

     

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