간편하게 적혈구 관찰해 건강 진단하는 가능성 열려

이상진 교수팀, 홀로그래픽 현미경과 AI 이용해 적혈구 노화진단 기법 개발

혈구성 질환 진단하는데 유용하게 활용 기대







[한의신문=김대영 기자] 별도의 전처리 과정이나 전문가의 도움 없이 간편하게 적혈구를 관찰하여 건강을 진단할 가능성이 열려 기대된다.



질병 진단에 있어서 혈액은 매우 중요한 역할을 하는데 혈액의 구성요소 중 대부분을 차지하는 적혈구의 생물리학적 특성은 질병의 종류와 진행 정도에 따라 다르게 나타난다.

적혈구의 형태학적 변화에 따라 혈액의 산소와 이온 전달능력이 감소하고 미세순환(microcirculation) 장애를 유발할 수 있어 적혈구의 기능과 생존 능력(viability)을 판단하기 위해 적혈구의 유형을 식별하는 것이 필수적이다.

적혈구 형상 관찰에 기존의 광학 현미경이 많이 사용되고 있지만 시료의 이차원 영상정보만을 제공한다는 문제점이 있고 최근 위상차 홀로그래피 현미경을 사용해 적혈구를 분류하는 기법이 소개됐지만 광학 배치가 복잡하고 이를 다룰 수 있는 전문가가 필요하다.



이에 이상준 교수(포항공과대학교) 연구팀은 디지털 홀로그래픽 현미경과 기계학습형 인공지능(AI)을 이용해 적혈구의 노화를 진단하는 기법을 개발했다.



연구팀은 단일 광경로 방식의 디지털 홀로그래픽 현미경을 이용해 630개 적혈구의 홀로그램(3차원 입체 사진)을 획득하고 이를 통해 적혈구 형태를 분류하는 12개의 특징들을 추출했다.

레이저 빔을 시료에 조사하면 빛의 간섭현상으로 홀로그램이 형성되고 이로부터 3차원 정보를 획득할 수 있다.

이 방법으로 적혈구의 둘레‧투영면적 등의 형태학적 특성, 영상 강도, 광학 특성 등의 분류 기준을 구했다.

추출한 분류특징을 기계학습형 AI 기술에 적용한 결과, 혈액의 노화에 따라 형태가 다른 3가지 적혈구(원판 적혈구, 유극 적혈구, 구상 적혈구)를 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 의의를 밝혔다.



이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업(중견연구자), STEAM연구사업의 지원으로 수행됐으며 전기화학 분야 최고 권위 학술지인 바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics) 4월 30일자에 게재됐다.



<용어 설명>

* 위상차 홀로그래피 현미경(phase-contrast holographic microscopy) : 홀로그래피 현미경 종류의 일종으로 참조파와 물질파가 다른 광경로를 가진다. 참조파와 물질파의 간섭 현상으로 생성된 홀로그램을 통해 시료의 삼차원 영상 구현에 필요한 위상정보를 추출할 수 있다. * 원판 적혈구 : 중앙 부위가 오목한 도넛 모양의 정상적인 적혈구

* 유극 적혈구 : 표면에 가시와 같은 돌기를 가지고 있는 적혈구

* 구상 적혈구 : 중앙부가 두터운 구(球) 형상의 적혈구