홀로그래픽 현미경에 AI 더해 연구 효율 높인다… 기술 동향 총정리

KAIST 연구진, 국제 학술지 ‘네이처 메소드’에 지난달 논문 발표

박용근 KAIST 물리학과 교수 연구진이 홀로그래픽 현미경과 인공지능(AI) 융합 연구 방법론을 조망한 견해(perspective)를 국제 학술지 `네이처 메소드(Nature Methods)’에 지난달 23일 게재했다. 사진은 박용근 KAIST 물리학과 교수./KAIST

국내 연구진이 홀로그래픽 현미경 기술과 인공지능(AI)을 결합한 최신 기술의 동향을 정리하고 확장 전략을 제시했다.

한국과학기술원(KAIST)은 박용근 물리학과 교수 연구진이 홀로그래픽 현미경과 AI 융합 연구 방법론을 조망한 견해를 국제 학술지 `네이처 메소드(Nature Methods)’에 지난달 23일 게재했다고 14일 밝혔다. 이번 논문은 아이도간 오즈칸(Aydogan Ozcan) 미국 로스앤젤레스 캘리포니아대(UCLA) 교수 연구진과 3차원 세포 이미징 전문 스타트업인 토모큐브(Tomocube) AI 연구진과 함께 작업했다.

의생명공학 연구에 일반적으로 사용되는 현미경 기술들은 염색이나 유전자 조작을 해야만 관찰할 수 있다는 한계가 있다. 하지만 염색이 된 세포들은 치료 목적으로 활용할 수 없어 세포나 조직을 살아있는 상태 그대로 관찰할 수 있는 홀로그래픽 현미경과 이를 체계적으로 분석할 수 있는 AI를 결합한 기술의 활용 방안과 문제점에 대한 분석이 필요하다.

연구진은 홀로그래픽 현미경의 이미지 복원 기술을 이용하면 기존 현미경 기술과 달리 전처리 없이도 세포나 조직을 찍을 수 있다는 장점이 있다고 봤다. 대신 결과물 분석에 많은 시간과 노력을 들여야 한다고도 분석했다.

홀로그래픽 현미경과 인공지능(AI)을 결합해 수행할 수 있는 다양한 의학적, 생명공학적 활용 방안. 홀로그래픽 이미지 복원과 해상도 개선, 측정된 결과의 구획화와 세포 종류 구분, 이미지 변환을 통한 세포 및 조직 내 가상 염색 영상 재생산을 수행해 다양한 의학적, 생명공학적 연구의 효율을 높일 수 있다./KAIST

연구진은 이러한 한계를 홀로그래픽 현미경과 AI와의 통합으로 해결할 수 있다는 방법론을 제시했다. 지난 수년간 홀로그래픽 현미경과 AI를 결합해 의생명공학 연구에 혁신을 일으킨 내용들이 잇달아 국제 학술지에 발표됐다. 연구진은 AI로 홀로그래픽 이미지를 복원해 세포의 종류와 상태를 구분하고, 염색 없이 측정된 결과물에 가상으로 염색 정보를 만드는 등의 연구를 통해 기존의 홀로그래픽 현미경 기술의 효율을 극대화했다.

박주연 KAIST 물리학과 박사과정생은 “홀로그래픽 현미경에 AI를 결합하면, 의생명공학 연구의 효율을 기하급수적으로 높일 수 있다ˮ며 “이번 리뷰 논문을 바탕으로 융합 기술을 활발하게 개발해 다양한 의생명공학 연구에 활용할 수 있다ˮ고 기대했다.

참고 자료

Nature Methods(2023), DOI: https://doi.org/10.1038/s41592-023-02041-4

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