별도의 전처리 과정이나 전문가 도움 없이 간편하게 적혈구를 관찰해 건강을 진단할 가능성이 열렸다.

30일 한국연구재단에 따르면 포항공과대 이상준 교수 연구팀은 디지털 홀로그래픽 현미경과 기계학습형 인공지능(AI)을 이용해 적혈구의 노화를 진단하는 기법을 개발하는 데 성공했다. 연구 성과는 전기화학 분야 최고 권위 학술지인 바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스에 30일 자 논문으로 게재됐다.

혈액의 대부분을 차지하는 적혈구는 질병의 종류와 진행 추이에 따라 형태가 변하고 산소와 이온 전달 능력이 감소하면 순환 기능에 장애를 유발하기도 한다. 결국 질병을 진단하기 위해 적혈구의 상태와 노화 정도를 정확하게 파악해야 하지만 광학현미경을 이용한 적혈구 관찰은 정확도가 높지 않다는 한계가 있다.

이에 연구팀은 간단한 광학배치의 디지털 홀로그래픽 현미경을 이용해 적혈구의 홀로그램(3차원 입체 사진)을 획득했다. 레이저 빔을 시료에 조사하면 빛의 간섭현상으로 홀로그램이 형성되고 이로부터 3차원 정보를 획득할 수 있다. 이를 통해 적혈구의 둘레?투영면적 등의 형태학적 특성, 영상 강도, 광학 특성 등 12개의 특징들을 추출했다. 추출한 분류특징을 기계학습형 AI 기술에 적용한 결과 혈액의 노화에 따라 형태가 다른 세 가지 적혈구를 97% 이상의 높은 정확도로 분류할 수 있었다.

이 교수는 “향후 당뇨나 말라리아와 같은 혈구성 질환의 자동 진단에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다“고 말했다.

강정의 기자 justice@ggilbo.com