화학과 주재범 교수 연구팀, AI-멀티메탈 나노입자 기반 차세대 면역진단 센서 제시
화학과 주재범 교수 연구팀이 다중금속 나노입자와 인공지능(AI)을 결합한 차세대 지능형 측면흐름면역분석(LFA) 기술을 개발해 학계의 주목을 받고 있다.
주재범 교수 연구팀의 이번 논문은 영국왕립화학회(RSC)가 발간하는 화학 분야 최고 권위의 리뷰 저널 중 하나인 ‘Chemical Society Reviews’(인용지수 IF=39.0)의 표지 논문으로 게재되며 우리 대학의 탁월한 연구 역량을 세계에 입증했다.
이번 연구는 중앙대학교 주재범 교수, 중국 산둥성 China University of Petroleum의 Jingbin Zeng 교수, 한양대학교 이승현 교수가 공동교신저자로 참여했으며, 주재범 교수 연구팀의 Thanh Mien Nguyen 연구교수가 공동저자로 이름을 올린 글로벌 국제공동연구의 결실이다.
우리가 흔히 사용하는 코로나19 자가진단 키트와 같은 측면흐름면역분석(LFA) 기술은 별도 장비 없이 간편하게 사용할 수 있는 대표적인 현장진단 기술이다. 하지만 기존의 키트들은 금 나노입자의 색 변화에만 의존하는 정성적 분석에 머물러 있어, 감염 초기 등 극미량의 바이오마커를 검출해야 하는 난치성 질환이나 신종 감염병 조기 진단에는 민감도와 정밀도 측면에서 한계가 있었다.
이를 극복하기 위해 주재범 교수 연구팀은 다양한 형태의 다중금속 나노입자를 설계·합성하여, 단일 테스트 스트립에서 광학·전기·자기 신호를 동시에 측정할 수 있는 ‘다중 신호 플랫폼’을 구축했다.
이 새로운 플랫폼은 실제 진단에서 치명적일 수 있는 '위음성(가짜 음성)' 오류를 획기적으로 줄였으며, 기존 금 나노입자 기반 LFA 대비 최대 8,000배 향상된 민감도를 달성하는 놀라운 성과를 보여주었다.
연구팀은 기술 개발에 그치지 않고, 복잡한 진단 신호를 정확하게 판독하기 위해 AI 머신러닝 알고리즘을 도입했다. ‘신호–모델–향상–결정–해석’으로 이어지는 통합 프레임워크를 제안하고 합성곱 신경망(CNN), 랜덤 포레스트 등 다양한 알고리즘을 체계적으로 적용했다.
나아가 스마트폰 기반의 정량 판독 시스템과 5G·IoT 기반 원격의료 인프라와의 연계 가능성까지 제시하며, LFA 기술이 단순한 일회용 진단 키트를 넘어 미래 '디지털 헬스케어 생태계'의 핵심 플랫폼으로 확장될 수 있음을 증명해냈다.
주재범 교수는 “팬데믹 이후 신속하고 정확한 현장진단이 중요해지면서, 하나의 키트에서 다중 신호를 측정하고 이를 AI로 해석하는 지능형 진단 플랫폼이 새로운 패러다임이 되고 있다”며, “이번 논문은 차세대 LFA 기술의 핵심 설계 원리를 종합적으로 제시한 것으로, 향후 난치성 질환 및 신종 감염병의 조기 진단과 개인 맞춤형 의료에 크게 기여할 것”이라고 전했다.
현재 주재범 교수는 한국연구재단 선도연구센터사업의 지원을 받아 우리 대학 ‘나노·광 융합 바이오의료진단연구센터(ERC)’의 센터장을 맡고 있다. 센터는 표면증강라만산란(SERS)과 나노플라즈모닉 기술을 기반으로 한 고감도 체외진단 플랫폼 및 AI 기반 분석 시스템 개발에 앞장서고 있다.
이번 세계 최고 권위지 표지논문 게재는 우리 대학 연구팀이 그동안 축적해 온 나노플라즈모닉 및 바이오센서 분야의 독보적인 연구 성과를 국제적으로 다시 한번 인정받은 결과로, 향후 우리 대학의 바이오의료 분야 연구 위상을 더욱 높일 것으로 기대된다.
주재범 교수 연구팀의 이번 논문은 영국왕립화학회(RSC)가 발간하는 화학 분야 최고 권위의 리뷰 저널 중 하나인 ‘Chemical Society Reviews’(인용지수 IF=39.0)의 표지 논문으로 게재되며 우리 대학의 탁월한 연구 역량을 세계에 입증했다.
이번 연구는 중앙대학교 주재범 교수, 중국 산둥성 China University of Petroleum의 Jingbin Zeng 교수, 한양대학교 이승현 교수가 공동교신저자로 참여했으며, 주재범 교수 연구팀의 Thanh Mien Nguyen 연구교수가 공동저자로 이름을 올린 글로벌 국제공동연구의 결실이다.
우리가 흔히 사용하는 코로나19 자가진단 키트와 같은 측면흐름면역분석(LFA) 기술은 별도 장비 없이 간편하게 사용할 수 있는 대표적인 현장진단 기술이다. 하지만 기존의 키트들은 금 나노입자의 색 변화에만 의존하는 정성적 분석에 머물러 있어, 감염 초기 등 극미량의 바이오마커를 검출해야 하는 난치성 질환이나 신종 감염병 조기 진단에는 민감도와 정밀도 측면에서 한계가 있었다.
이를 극복하기 위해 주재범 교수 연구팀은 다양한 형태의 다중금속 나노입자를 설계·합성하여, 단일 테스트 스트립에서 광학·전기·자기 신호를 동시에 측정할 수 있는 ‘다중 신호 플랫폼’을 구축했다.
이 새로운 플랫폼은 실제 진단에서 치명적일 수 있는 '위음성(가짜 음성)' 오류를 획기적으로 줄였으며, 기존 금 나노입자 기반 LFA 대비 최대 8,000배 향상된 민감도를 달성하는 놀라운 성과를 보여주었다.
연구팀은 기술 개발에 그치지 않고, 복잡한 진단 신호를 정확하게 판독하기 위해 AI 머신러닝 알고리즘을 도입했다. ‘신호–모델–향상–결정–해석’으로 이어지는 통합 프레임워크를 제안하고 합성곱 신경망(CNN), 랜덤 포레스트 등 다양한 알고리즘을 체계적으로 적용했다.
나아가 스마트폰 기반의 정량 판독 시스템과 5G·IoT 기반 원격의료 인프라와의 연계 가능성까지 제시하며, LFA 기술이 단순한 일회용 진단 키트를 넘어 미래 '디지털 헬스케어 생태계'의 핵심 플랫폼으로 확장될 수 있음을 증명해냈다.
주재범 교수는 “팬데믹 이후 신속하고 정확한 현장진단이 중요해지면서, 하나의 키트에서 다중 신호를 측정하고 이를 AI로 해석하는 지능형 진단 플랫폼이 새로운 패러다임이 되고 있다”며, “이번 논문은 차세대 LFA 기술의 핵심 설계 원리를 종합적으로 제시한 것으로, 향후 난치성 질환 및 신종 감염병의 조기 진단과 개인 맞춤형 의료에 크게 기여할 것”이라고 전했다.
현재 주재범 교수는 한국연구재단 선도연구센터사업의 지원을 받아 우리 대학 ‘나노·광 융합 바이오의료진단연구센터(ERC)’의 센터장을 맡고 있다. 센터는 표면증강라만산란(SERS)과 나노플라즈모닉 기술을 기반으로 한 고감도 체외진단 플랫폼 및 AI 기반 분석 시스템 개발에 앞장서고 있다.
이번 세계 최고 권위지 표지논문 게재는 우리 대학 연구팀이 그동안 축적해 온 나노플라즈모닉 및 바이오센서 분야의 독보적인 연구 성과를 국제적으로 다시 한번 인정받은 결과로, 향후 우리 대학의 바이오의료 분야 연구 위상을 더욱 높일 것으로 기대된다.