국내 연구진이 인공지능(AI)으로 전문가 도움 없이 적혈구 노화를 자동으로 진단하는 기법을 개발했다. 적혈구 노화 식별은 당뇨, 빈혈증 등 혈구성 질환을 진단하는 데 활용된다.
한국연구재단은 최근 이상준 포항공과대학교 교수 연구팀이 AI와 디지털 홀로그래피 현미경을 이용해 적혈구 노화 진단 기법을 개발했다고 밝혔다.
연구팀은 디지털 홀로그래피 현미경으로 적혈구의 홀로그램(3차원 입체 사진)을 획득하고, 이를 통해 적혈구 형태를 분류하는 12개 특징을 추출했다. 추출한 특징을 AI 알고리즘에 적용한 결과, 혈액 노화에 따라 형태가 다른 3가지 적혈구를 97% 이상의 높은 정확도로 분류하는 데 성공했다고 연구진은 밝혔다.
질병 진단에 있어서 혈액은 중요한 역할을 한다. 혈액의 구성요소 중 대부분을 차지하는 적혈구의 특성은 질병의 종류와 진행 정도에 따라 다르게 나타난다.
따라서 적혈구의 상태와 노화 정도를 정확히 파악하는 것이 질병 진단에 필수적이지만, 기존의 광학 현미경은 정확도가 높지 않다는 한계를 지닌다. 최근 소개된 새로운 적혈구 분류 기법 현미경(위상차 홀로그래피 현미경)은 광학 배치가 복잡해 전문가의 해석이 필요하다.
연구팀은 디지털 홀로그래피 현미경에 AI 알고리즘을 결합해 전문가 도움 없이 적혈구 유형을 자동으로 식별할 수 있게 되었다고 밝혔다.
이상준 교수는 "향후 당뇨나 말라리아, 빈혈증 등 혈구성 질환의 정확한 진단이 가능해지고, 의사의 진료를 받기 힘든 오지에 사는 환자들의 혈구성 질환 진단에 유용하게 쓰일 것"이라고 말했다.
이 연구는 국제학술지 바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics) 4월 30일 자에 게재됐다.
[사진=한국연구재단]
