한국 연구진이 전문가 도움 없이도 간편하게 적혈구를 관찰해 건강을 진단할 수 있는 기술을 개발했다.

한국연구재단은 이상준 포항공과대학교 교수(기계공학과) 연구팀이 디지털 홀로그래픽 현미경과 기계학습형 인공지능(AI) 기술을 이용해 적혈구 노화를 진단하는 기법을 개발했다고 30일 밝혔다.

혈액 대부분을 차지하는 적혈구의 생물리학적 특성은 질병 및 혈액 보관 기관과 밀접한 연관이 있다. 질병 종류와 진행 추이에 따라 적혈구 형태가 변하기도 하고, 적혈구의 산소와 이온 전달 능력이 감소하면 순환 기능에 장애를 유발하기도 한다.

질병을 진단하기 위해 적혈구 상태와 노화 정도를 정확하게 파악하는 것은 필수지만, 기존 광학 현미경을 이용한 적혈구 관찰은 정확도가 높지 않아 한계가 있었다.

연구팀은 디지털 홀로그래픽 현미경을 이용해 적혈구의 3차원(3D) 입체 사진을 획득하고, 이를 통해 적혈구 형태를 분류하는 12가지 특징을 추출했다. 레이저 빔을 시료에 조사하면 빛의 간섭 현상으로 홀로그램이 형성되고, 이로부터 3D 정보를 획득하는 원리를 적용했다. 연구팀은 이 방법으로 적혈구 둘레·투영 면적 등 형태학적 특성은 물론 영상 강도, 광학 특성 등의 분류 기준을 구했다.


추출한 분류 특징을 기계학습형 AI 기술에 적용한 결과, 혈액 노화에 따라 형태가 다른 세 가지 적혈구를 97% 이상의 높은 정확도로 분류할 수 있었다는 게 연구팀 설명이다.

이상준 교수는 "이 연구는 기존 광학 현미경으로는 얻을 수 없는 새로운 분류 특징을 추출하고, 적혈구 유형을 정확하게 식별할 수 있는 진단기법을 개발한 것이다"라며 "향후 당뇨나 말라리아와 같은 혈구성 질환 자동 진단에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

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