이상준 POSTECH 교수 연구팀이 디지털 홀로그랙픽 현미경과 기계학습형 인공지능(AI)을 이용해 적혈구의 노화를 진단하는 기법을 개발했다고 1일 밝혔다.

혈액의 대부분을 차지하는 적혈구의 생물리학적 특성은 질병과 혈액 보관기관과 밀접한 연관이 있다. 병의 종류와 진행 추이에 따라 적혈구의 형태가 변하기도 하고, 산소와 이온 전달 능력이 감소해 순환 기능에 장애를 유발하기도 한다.

때문에 질병 진단을 위해 적혈구의 상태와 노화정도를 정확하게 파악하는 것이 필수다. 하지만 광학현미경을 이용한 적혈구 관찰은 정확도가 높지 않은 한계가 있었다.

연구팀은 간단한 광학배치의 디지털 홀로그래픽 현미경을 이용해 630개 적혈구의 홀로그램(3차원 입체 사진)을 획득했다. 이를 통해 둘레, 형태학적 특성, 영상 강도 분포, 광학특성 등 적혈구 형태를 분류하는 12개의 특징을 추출했다.

추출한 분류특징을 기계학습형 AI 기술에 적용, 혈액의 노화에 따라 형태가 다른 3가지 적혈구를 97% 이상의 높은 정확도로 분류할 수 있었다.

이상준 교수는 "이 연구는 기존 광학현미경으로 얻을 수 없는 새로운 분류 특징들을 추출하고, 적혈구의 유형을 정확하게 식별할 수 있는 진단기법"이라며 "향후 당뇨나 말라리아와 같은 혈구성 질환의 자동 진단에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다"고 연구의 의의를 설명했다.

이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업(중견연구자), STEAM연구사업의 지원으로 수행됐다. 결과는 전기화학 분야 학술지인 바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics) 4월 30일에 게재됐다