[과기원NOW] GIST, 바이러스성 질병 감염, 정확하게 진단하는 'AI 플랫폼' 개발 外

바이러스 크기 바이오 입자를 신속하고 정확하게 정량화할 수 있는 플랫폼 '딥지티(DeepGT)'를 개발한 연구팀. 광주과학기술원(GIST) 제공

■ 광주과학기술원(GIST)은 송영민 전기전자컴퓨터공학부 교수와 김해곤 AI대학원 교수 공동 연구팀이 바이러스 크기의 바이오 입자를 신속하고 정확하게 정량화할 수 있는 플랫폼 '딥지티(DeepGT)'를 개발했다고 31일 밝혔다. 연구팀은 다양한 구조로 뭉쳐진 바이오 입자를 합성곱신경망(CNN)을 활용해 학습시켰다. 이렇게 개발된 플랫폼은 분자진단에 사용되는 유전자 증폭 및 표지 등과 같은 복잡한 표본 처리 과정 없이 항원-항체 반응만을 기반으로 해 단순성과 높은 확장성을 확보했다. 많은 시간이 소요되고 측정 시 잡음이 필수적으로 발생하는 전기화학적 방식의 단점을 극복했다. 연구 결과는 국제학술지 '나노 투데이'에 25일 게재됐다.

■ 대구경북과학기술원(DGIST) 홍선기 화학물리학과 교수 연구팀이 자연의 멜라닌 형성 과정을 모방해 다기능성 유기 색소를 원하는 위치에 국소 형성하는 ‘패인트(PAINT)’ 기술을 개발했다고 31일 밝혔다. 연구팀은 국소적으로 촉매 활성을 가지도록 1차 개질된 표면에서 합성 반응 개시를 유도해 유기 색소를 제작했다. 그 결과 우수한 접착성을 통해 유기 색소가 주변으로 퍼지지 않고 자발적으로 개시된 위치에만 선택적으로 부착돼 패턴을 형성함을 확인했다. 표면에 국소적으로 형성된 유기 색소 패턴은 자연의 멜라닌과 유사하게 자외선 및 가시광선, 근적외선 영역의 넓은 흡광 특성을 보였다. 흡수된 근적외선은 자발적으로 소재에 의해 열에너지로 전환되면서 국소적으로 열을 발생시켜 표면 선택적인 세포 사멸을 유도했다. 엑추에이터를 구동할 수 있음을 확인했다. 연구 결과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션스'에 6월 게재됐다.

[박정연 기자 hesse@donga.com]