충남대, AI 질병 진단 앞당길 고재현성 SERS 플랫폼 개발

(대전=뉴스1) 박찬수 기자 = 충남대학교가 아주대·경희대·가톨릭대와 공동연구를 통해 정량 분자 분석과 인공지능(AI) 기반 질병 진단의 신뢰도를 높일 수 있는 고재현성 표면증강 라만분광(SERS) 플랫폼을 개발했다.

31일 충남대에 따르면 이번 연구 결과는 국제 학술지 'Advanced Science'(IF 14.1)에 게재됐다. 충남대 진형민 교수는 김장환 아주대 교수, 최삼진 경희대 교수, 김연희 가톨릭대 교수와 공동 교신저자로 참여했으며, 김진만 충남대 연구원, 김원식 아주대 연구원, 김완선 경희대 연구원이 공동 제1저자를 맡았다.

표면증강 라만분광(SERS)은 금속 나노구조에서 빛과 물질의 상호작용을 증폭해 극미량의 분자를 검출하는 분석 기술이다.

기존 SERS 기판은 나노구조 배열 방향에 따라 빛의 편광과 입사 방향에 민감하게 반응해 측정 위치와 조건에 따른 신호 편차가 발생하는 한계가 있었다. 이 때문에 정량 분석과 실제 질병 진단에 활용하기 위해서는 신호 재현성을 높이는 것이 핵심 과제로 꼽혀왔다.

연구팀은 자연계 뇌산호 구조에서 착안해 블록공중합체의 나노패턴 형성 과정에서 어닐링 시간을 조절하는 방식으로 나노미터 주기성은 유지하면서 장거리 배향 질서만 낮춘 고엔트로피 라멜라 나노패턴을 구현했다.

이를 바탕으로 10nm 미만의 균일한 금 나노갭 어레이를 제작한 결과 기존 장거리 정렬 구조보다 약 1.5배 높은 SERS 신호를 확보했다. 또 편광과 입사 방향의 영향을 거의 받지 않는 안정적인 특성을 구현했으며, 대면적 웨이퍼에서도 높은 신호 균일성과 재현성을 확인해 공정 확장 가능성도 입증했다.

연구팀은 개발한 플랫폼을 실제 질병 진단에도 적용했다. 정상 임산부와 자간전증 환자의 소변 시료를 분석한 결과 기존 기판보다 우수한 AI 기반 분류 성능을 보였으며, 자간전증의 비침습 조기 선별 가능성을 제시했다.

자간전증은 임신 중 혈압이 상승하고 단백뇨 등이 나타나는 대표적인 임신 합병증으로, 조기 진단이 중요한 질환이다.

연구팀은 이번 연구가 블록공중합체 자기조립의 나노미터 주기성은 유지하면서 광학적 이방성만 선택적으로 줄이는 새로운 구조 설계 전략을 제시했다는 데 의미가 있다고 설명했다. 또 고감도와 높은 재현성, 편광 독립성, 대면적 공정성을 동시에 확보해 차세대 정량 분석과 현장 진단용 SERS 플랫폼 개발에 활용될 것으로 기대했다.

진형민 교수는 "이번 연구는 나노구조의 무질서를 단순한 결함이 아니라 광학적 균일성과 측정 신뢰도를 높이는 기능적 설계 요소로 활용한 사례"라며 "대면적 나노패터닝 기술과 AI 분석을 결합해 질병 조기 선별을 비롯한 다양한 비침습 분자진단 분야로 확장해 나가겠다"고 말했다.

pcs4200@news1.kr