3D 입체사진인 적혈구 홀로그램 통해 형태 다른 3가지 적혈구 분류
적혈구는 혈액의 대부분을 차지하는데 질병 및 혈액 보관기관과 밀접한 연관이 있다. 질병의 종류나 진행 추이에 따라 형태가 변하거나 산소와 이온 전달 능력이 감소해 순환기능에 장애를 일으키기도 한다.
이처럼 질병 진단 시 적혈구의 상태와 노화 정도를 정확히 파악하는 것이 필수적이나 그동안 광학 현미경을 사용한 적혈구 관찰은 정확도가 높지 않아 한계가 있었다.
레이저 빔을 시료에 조사하면 빛의 간섭현상으로 홀로그램이 형성되고 이를 통해 3차원 정보를 얻을 수 있다. 이 방법으로 적혈구의 둘레‧투영면적 등의 형태학적 특성, 영상 강도, 광학 특성 등 12가지 분류 기준을 구했다.
추출한 분류특징을 머신러닝형 AI 기술에 적용한 결과, 혈액의 노화에 따라 형태가 다른 3가지 적혈구를 97% 이상의 높은 정확도로 분류할 수 있었다.
이상준 교수는 "이 연구는 기존 광학현미경으로 얻을 수 없는 새로운 분류 특징들을 추출하고 적혈구의 유형을 정확하게 식별할 수 있는 진단기법"이라며 "향후 당뇨나 말라리아와 같은 혈구성 질환의 자동 진단에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.
이 연구는 한국연구재단 기초연구사업(중견연구자), STEAM연구사업의 지원으로 진행됐다. 또한 전기화학 분야 권위 학술지인 '바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스'에 지난달 30일 게재된 바 있다.
홍정민 기자
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