'몸무게처럼 바이러스 양 측정해 감염 단계 파악?'…GIST, '진단기술 개발'

바이러스성 질병 감염 신속·정확한 판단…최적화된 치료법 기대

체중계로 몸무게를 재듯 체내 바이러스의 양을 측정해 감염 단계를 파악할 수 있는 기술이 광주과학기술원 연구팀에 의해 개발됐다.

광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 송영민 전기전자컴퓨터공학부 교수와 전해곤 AI대학원 교수 공동 연구팀이 바이러스 크기의 바이오 입자를 신속하고 정확하게 정량화할 수 있는 플랫폼(DeepGT)을 개발했다고 31일 밝혔다.

GIST에 따르면 연구팀은 다양한 구조로 뭉쳐진 바이오 입자를 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 활용해 학습시키고, 완성된 인공지능신경망으로 높은 정확도의 정량화에 성공했다.

▲GIST 공동연구팀. 전해곤 교수, 송영민 교수, 강지원 석사, 박진휘 석박통합과정, 고주환 박사과정(뒷줄 좌측 부터 시계 방향)ⓒ광주과기원

* 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network): 필터링 기법을 인공신경망에 적용하여 이미지를 효과적으로 처리할 수 있는 심층 신경망 기법으로, 행렬로 표현된 필터의 각 요소가 데이터 처리에 적합하도록 자동으로 학습되는 과정을 통해 이미지를 분류하는 기법이다.

연구팀이 개발한 'DeepGT 플랫폼'은 분자진단에 사용되는 '유전자 증폭 및 표지(Labeling)' 등과 같은 복잡한 표본 처리 과정 없이 항원-항체 반응만을 기반으로 해 단순성과 높은 확장성이 강점으로 꼽힌다.

또한 많은 시간이 소요되고 측정 시 잡음이 필수적으로 발생하는 전기화학적 방식의 단점을 극복하여 신속하고 정확한 감지가 가능하다는 장점이 있다.

연구팀은 유전자 증폭 및 표지 과정 없이 PCR 수준의 정확도 달성할 수 있어 신속하고 직관적인 결과로 최적화된 치료법을 얻을 수 있을 것으로 기대하고 있다.

송영민 교수는 "AI 딥러닝과 포토닉스라는 전혀 다른 두 학문의 학제간 연구를 통해 기존 바이러스 센서의 한계를 극복하고 더 선명하고 정확한 바이러스 관찰이 가능해졌다"면서, "포스트 코로나 시대에 매우 중요한 기술로 사용될 수 있을 것으로 기대된다"라고 밝혔다.

전해곤 교수는 "인공지능 기술을 광자(photon)를 이용한 광학 연구의 한 분야인 포토닉스 분야에 적용해 사회적으로 도움이 되는 융합연구 성과를 낳은 사례"라고 평가하며, "두 분야 사이의 학문적 장벽을 허물기 위한 연구진의 노력이 있었기에 포토닉스 센서에서 측정된 데이터를 분석하기 위한 인공지능 알고리즘 설계의 완성도를 높일 수 있었다"고 설명했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 미래소재디스커버리사업, 미래유망 융합기술 파이오니아사업, 미래기술연구실사업, 세종과학펠로우십 및 International Technology Center Indo-Pacific(ITC IPAC)의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제학술지 '나노 투데이(Nano Today,　IF: 17.4)'에 2023년 8월 25일(금) 온라인 게재됐다.