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용인세브란스병원,눈에 삽입해 알츠하이머병 조기 진단 기술 개발

지용우교수팀,시험관 및 돼지 안구 내 실험 거쳐 4주간의 효능 및 생체 안정성 검증

눈에 삽입해 알츠하이머병을 조기 진단할 수 있는 형광 센서와 스마트폰 기반의 모니터링 기술이 개발됐다.

연세대학교 용인세브란스병원(병원장 김은경) 안과 지용우 교수, 연세대학교 화공생명공학과 함승주 교수 연구팀은 최근 알츠하이머병의 조기 진단을 위한 안구 삽입형 인공수정체 형광 센서와 이를 손쉽게 모니터링하는 스마트폰 기반 분석 기술을 개발하고 장기적인 생체 효능을 검증했다.

알츠하이머병은 뇌 안에 특정 단백질이 비정상적으로 쌓여 신경염증 반응을 일으키고, 점진적으로 기억력 감퇴 등의 인지 장애를 유발하는 질환이다. 한번 손상된 뇌는 되돌릴 수 없고, 조기 진단과 모니터링으로 질환의 진행을 늦추는 것이 최선의 치료 방법이다.

하지만 알츠하이머병 진단에는 뇌척수액 생검 등의 침습적인 검사나 양전자 방출 단층 촬영(PET), 자기공명영상(MRI) 장치와 같은 고가의 장비를 활용해야 하기에 반복적인 모니터링이 쉽지 않다.

연구팀은 안구액(방수)과 인공수정체를 이용해 알츠하이머병을 쉽게 모니터링할 수 있는 진단 플랫폼을 개발하고자 했다. 중추신경계와 직접 연결된 눈에서 뇌질환 관련 단백질이 검출될 가능성이 크다는 점과 알츠하이머병이 주로 발병하는 노인층의 백내장 수술 시 인공수정체를 많이 사용한다는 점이 연구의 배경으로 작용했다.

인공수정체 표면에 하이드로겔 센서를 부착한 형태의 진단 플랫폼은 방수 내에서 알츠하이머병 연관 단백질에 반응해 형광 신호를 발현하도록 만들었다. 형광 신호는 지속적인 모니터링을 위해 단백질 농도에 따라 점진적으로 나타난다. 형광 센서는 ‘역오팔(Inverse Opal)’ 구조의 광학적 구조체를 사용해 형광 신호를 증폭했다.

연구팀은 스마트폰의 코딩 개발을 통해 인공수정체 센서의 형광 신호를 증폭하는 이미지 분석 기술도 개발했다. 해당 분석 기술을 활용한 결과 형광 신호 값이 기존과 비교해 2배 이상 뚜렷하게 나타나 가시적으로 모니터링이 가능해졌다.

연구팀은 센싱 성능을 검증하기 위해 다양한 실험을 진행했다. 인공수정체 센서의 형광 신호는 눈 속 방수와 유사한 시험관 내 환경에서 타겟 단백질에 대해 약 4주간 점진적으로 증가했다. 또한 돼지 안구 실험 결과 센서는 생체 눈 속에서 작동했고, 장기적으로 생체 내 효능을 확보했다.

지용우 교수는 “본 연구를 통해 개발한 진단 센서는 알츠하이머병을 조기에 진단할 수 있을 뿐 아니라 생체 내에서도 장기간 실시간으로 가시적 모니터링을 가능하게 했다는 점에서 의미를 지닌다”라며 “향후 해당 기술을 상용화하고, 녹내장, 황반변성 등 다른 안과 질환이나 전신질환에도 확장해 실제 환자에게 도움이 될 수 있도록 지속해서 연구하겠다”라고 전했다.

연구 결과는 재료연구기술 분야 국제학술지 ‘Advanced Functional Materials(IF 18.5)’에 최근 게재됐다.

한편, 이번 연구는 2024년도 과학기술정보통신부 및 한국연구재단의 나노커넥트 지원사업 및 나노소재 기술 개발사업을 통해 수행됐다.
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여럿이 자는 환경에서도, ‘내 숨소리’로 ..."수면 상태 분석한다" 분당서울대병원 정신건강의학과 윤인영 · 이비인후과 김정훈 교수 연구팀이 에이슬립 홍준기 CTO 연구팀과 공동으로 ‘여럿이 함께 수면하는 환경에서도 각 개인의 숨소리를 분리해 개인별 수면 단계를 정확히 구분’하는 인공지능(AI) 모델의 성능을 검증한 연구 결과를 발표했다. 수면다원검사는 수면의 질과 구조를 정밀하게 평가하는 표준검사다. 하지만 여러 센서를 부착해야하는 불편함, 높은 비용으로 인해 일상적으로 반복 측정하기에는 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해 웨어러블 기기와 수면 측정 애플리케이션이 주목 받고 있지만 그 정확도는 아직 수면다원검사의 수준에는 미치지 못하는 실정이었다. 또한, 기존의 수면 분석 기술들은 대부분 혼자 수면하는 환경을 기준으로 설계돼있어 실제처럼 두 명 이상 수면하는 경우에는 숨소리, 뒤척임, 코골이 등 타인의 소음으로 인해 개인별 수면 상태를 정확하게 분석하기는 어려웠다. 이에, 연구팀은 숨소리만으로 수면 단계(▲깨어있음 ▲렘(REM) 수면 ▲얕은 수면 ▲깊은 수면)를 예측하는 AI 모델을 개발, 공동 수면 상황에서도 개인마다의 수면 단계를 정확하게 분류할 수 있는지 알아보고자 연구를 진행했다. 연구팀은 성인 44쌍(총 88명)이