KAIST, 신속 박테리아 검출 플랫폼 개발

[충청뉴스 이성현 기자] 한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 조성호 교수와 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 신속 박테리아 검출 플랫폼 확립에 성공했다고 10일 밝혔다.

연구팀은 질량분석법, 면역분석법(ELISA), 중합효소 연쇄 반응(PCR) 등과 같은 일반적인 박테리아 검출 방법보다 획기적으로 빠르게 신호 습득이 가능한 SERS 스펙트럼을 연구팀 고유의 딥러닝 기술로 분석해 다양한 용액 속 박테리아 신호 구분에 성공했다.

현재 박테리아 감염으로 인한 질병 예방과 원인 분석을 위해선 소변 또는 음식물에서 신속한 박테리아 검출법이 요구되며, 다양한 바이오마커 분석물의 스펙트럼 신호를 높은 민감도로 수초~수십초 이내에 측정하는 SERS가 검출 방법으로 주목받고 있다.

그러나 박테리아 대상의 기존 SERS 신호 분석은 그 복잡성과 수많은 신호 겹침 현상 때문에 주성분 분석(PCA)과 같은 통계적인 방법으로도 정확도에 한계가 있었다.

이에 연구팀은 분리 단계를 완전히 생략해 박테리아가 담긴 서식 용액을 SERS 측정 기판에 올려 신호를 측정하고 딥러닝을 이용해 분석하는 방법을 시도했다.

연구팀은 자체 개발한 딥러닝 모델인 ‘DualWKNet’을 이용해 스펙트럼 신호의 특징을 추출하고 물, 소변, 소고기 용액, 우유, 배양 배지 등 다양한 환경 내 대장균과 표피 포도상구균의 신호를 학습해 최대 98%의 정확도로 검출 및 구분했다.

조성호 교수는 "이번 연구는 딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 사용 가능한 라만 신호 분석 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ며 "의료 분야와 식품 안전 분야로 확장하여 사용돼 발전에 이바지할 것ˮ이라고 말했다.