【드래곤 스포츠】 보증업체놀이터추천홍보 : 프로그램제작판매제작의뢰 : 스포츠분석 : 무료스포츠중계tv : 섹시bj움짤 : 뉴스 : 안구정화

로그인

글쓰기

[IT뉴스]3일 걸리던 패혈증 원인균 진단, 단 몇 분 만에 끝냈다 [언박싱 연구실]

온카뱅크관리자

2026-05-27 06:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">&lt;40&gt; 고려대 임동권 교수 - 하버드대 도신호 교수팀<br>금 나노입자·AI 결합해 박테리아 14종 96.1% 정확도로 신속 판별<br>'당 성분' 입힌 금 나노입자, 혈액 속 잡음 뚫고 세균만 정확히 포착<br>AI 판단 근거 '분자 바코드'로 시각화… 의료 현장 신뢰성까지 확보</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="xPSH1e2ukc">
          <div contents-hash="be71de2764be0ddea0e868c5962810165a5143200abc9a87b3d2b4d81b7c525b" dmcf-pid="yv6dLGOcNA" dmcf-ptype="general">
           <div data-mce-desctitle="acdesc">
            <strong>택배 상자를 열 때의 설렘, 기억하시나요? 대학 연구실에서는 지금 이 순간에도 우리 삶을 바꿀 놀라운 발견들이 쏟아지고 있습니다. 다만 '논문'이라는 두꺼운 포장지에 쌓여있을 뿐이죠. '언박싱 연구실'에서는 복잡한 수식과 이론 대신, 여러분이 알고 싶은 알맹이만 쏙 골라 담겠습니다. 자, 그럼 상자를 열어볼까요? 오늘 언박싱할 주인공은 바로 이 연구입니다.</strong> 
           </div> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="de4f224f112ee45e4b08f8afae59279f80c0c102595ef855097e7aa3ead13227" dmcf-pid="WTPJoHIkNj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="만노스 분자가 입혀진 금 나노입자들이 박테리아 표면에 자석처럼 달라붙은 뒤, 초록색 레이저 빛을 받아 숨겨진 '분자 지문' 신호를 강하게 튕겨내고 있다. 이 복잡한 신호를 설명 가능한 인공지능(XAI)이 실시간으로 분석해 제품 상자의 바코드처럼 직관적인 '분자 바코드'로 시각화해 주는 차세대 패혈증 진단 플랫폼을 상징한다. (그래픽=제미나이 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/27/fnnewsi/20260527055740065jzek.png" data-org-width="800" dmcf-mid="QHGFUoPKkk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/27/fnnewsi/20260527055740065jzek.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            만노스 분자가 입혀진 금 나노입자들이 박테리아 표면에 자석처럼 달라붙은 뒤, 초록색 레이저 빛을 받아 숨겨진 '분자 지문' 신호를 강하게 튕겨내고 있다. 이 복잡한 신호를 설명 가능한 인공지능(XAI)이 실시간으로 분석해 제품 상자의 바코드처럼 직관적인 '분자 바코드'로 시각화해 주는 차세대 패혈증 진단 플랫폼을 상징한다. (그래픽=제미나이 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="6eb8184cbd5a867778dc6318f6fe49b4695847ee8cb805833de4a641a38131bb" dmcf-pid="YyQigXCEoN" dmcf-ptype="general">
           [파이낸셜뉴스] 국내외 공동 연구팀이 빛을 물질에 쏘았을 때 튕겨 나오는 고유한 신호를 증폭하는 기술에 인공지능(AI)을 접목해, 패혈증을 일으키는 치명적인 박테리아 14종을 96.1%의 정확도로 신속하게 판별하는 데 성공했다. 특히 AI가 왜 그런 결론을 내렸는지 그 판단 근거를 '분자 바코드' 형태로 시각화해, 의료 현장에서도 믿고 쓸 수 있는 진단 기술의 토대를 마련했다. 
          </div>
          <div contents-hash="88a99b4ba9a4f053c89f6691fa04b6239fb0c469fe76f7b2df2f1caa49d66274" dmcf-pid="GWxnaZhDca" dmcf-ptype="general">
           <div data-mce-desctitle="smtitle">
            <strong>■ 1분 1초가 급한데, 결과는 3일 뒤에?</strong> 
           </div>
           <br>온몸에 세균이 퍼지며 장기가 망가지는 패혈증은 치사율이 매우 높아 빠른 대응이 생사를 가른다. 원인균의 종류에 따라 써야 할 항생제가 완전히 다르기 때문에, 어떤 세균이 침투했는지를 정확하고 빠르게 알아내는 것이 치료의 첫 단추다. 
          </div>
          <p contents-hash="697ed8bc1b5d7883aef2df2004421e341add3e426e4a1759634972e5f4a709cc" dmcf-pid="HYMLN5lwgg" dmcf-ptype="general">문제는 속도다. 현재 병원에서 주로 쓰는 배양 검사는 세균을 직접 키워 확인하는 방식이라 결과를 얻기까지 최소 3일 이상 걸린다. 그사이 의료진은 경험에 기대어 항생제를 처방할 수밖에 없다. 잘못된 항생제를 쓰면 치료 골든타임을 놓치게 되고, 항생제 내성이라는 또 다른 거대한 문제까지 키우게 된다. </p>
          <div contents-hash="d0c4c2ca7e95c84ededfc6131ae50fcba6ea2599581b26aa2a0750aac8d46d94" dmcf-pid="XGRoj1Srgo" dmcf-ptype="general">
           <div data-mce-desctitle="smtitle">
            <strong>■ 세균마다 다른 '분자 지문'을 빛으로 읽는다</strong> 
           </div>
           <br>고려대학교 KU-KIST융합대학원 임동권 교수와 하버드 의과대학 도신호 교수 공동 연구팀이 주목한 것은 '라만 분광법'이다. 빛을 물질에 쏘면 그 성분에 따라 미묘하게 다른 파장의 빛이 튕겨 나오는데, 이를 측정하면 박테리아마다 고유한 화학적 성분 차이인 '분자 지문'을 읽어낼 수 있다. 균을 따로 키우지 않고도 세균의 정체를 파악할 수 있다는 뜻이다. 
          </div>
          <p contents-hash="df7dc1a57abbe3cb3da5bf1651c3a0ac5ac33c47ae0931d29d4c92fd8c2e6774" dmcf-pid="ZHegAtvmNL" dmcf-ptype="general">그런데 결정적인 걸림돌이 있었다. 박테리아에서 나오는 라만 신호는 본래 너무 약하고 신호 그래프가 워낙 복잡해서 실제 진단 현장에서 쓰기엔 한계가 명확했다. 연구팀은 이 한계를 뛰어넘기 위해 금속 나노입자로 신호를 수억 배 이상 증폭시키는 '표면 증강 라만 분광법(SERS)'을 도입했다. 용액 속에 나노 크기의 작은 금속 입자를 띄워 세균 주변에 고르게 달라붙게 하면, 복잡한 전처리 없이도 훨씬 선명한 분자 신호를 얻어낼 수 있다. </p>
          <div contents-hash="a41301d637bb15715d26accb0b07263b2d5181ee3da24085c7d5402286bfb645" dmcf-pid="5XdacFTskn" dmcf-ptype="general">
           <div data-mce-desctitle="smtitle">
            <strong>■ 금 나노입자와 초록 레이저</strong> 
           </div>
           <br>SERS의 성능은 어떤 금속 입자를 쓰는지, 입자 표면에 어떤 분자를 입히는지, 어떤 파장의 레이저를 쏘는지에 따라 결과가 크게 달라진다. 연구팀은 다양한 조건을 체계적으로 비교하는 실험에 나섰다. 금과 은 나노입자, 여러 표면 코팅 분자, 세 가지 레이저 파장을 조합해 어떤 설정이 세균을 가장 선명하게 구분해 내는지 하나씩 따져봤다. 
          </div>
          <p contents-hash="f849f7d12509df18856b398995346737b646faad96fff2cf2e0913fce4733b36" dmcf-pid="1tLcwUGhji" dmcf-ptype="general">그 결과, 박테리아 표면에 자석처럼 달라붙는 당 분자인 '만노스(Mannose)'를 입힌 금 나노입자에, 532나노미터(nm) 파장의 초록색 레이저를 조합했을 때 가장 선명하고 안정적인 신호 증폭이 일어났다. 단순히 신호만 강해진 것이 아니다. 만노스 성분은 세균 표면의 특정 성분과만 선택적으로 결합하는 성질이 있다. 덕분에 혈액이나 소변처럼 온갖 단백질이 뒤섞인 복잡한 임상 검체 환경에서도 주변 방해 물질에 흔들리지 않고, 오직 세균만을 정확하게 포착하는 물리화학적 열쇠 역할을 해냈다. </p>
          <div contents-hash="de80aad574f2ae2cdeba41b973aa2c6dc4850e7d08444091e9d96f9d5954d2d1" dmcf-pid="tFokruHlAJ" dmcf-ptype="general">
           <div data-mce-desctitle="smtitle">
            <strong>■ AI가 96.1%로 14종 분류</strong> 
           </div>
           <br>연구팀은 이 최적의 조건에서 얻은 신호 데이터에 딥러닝 모델을 결합했다. 패혈증을 일으키는 박테리아 14종을 대상으로 각 세균 종류당 1000개씩, 총 1만7500개의 라만 신호 데이터를 학습시켰다. 
          </div>
          <p contents-hash="0f1f35712607688a3f18b6915fbb0d82616efea44264158469e64a6d4310e198" dmcf-pid="F3gEm7XSgd" dmcf-ptype="general">이를 학습한 AI는 14종의 박테리아를 96.1%의 정확도로 분류해냈다. 더 나아가 이 세균이 효모인지, 그람양성균인지, 그람음성균인지 같은 미생물 범주와 함께, 대표적인 5개 항생제 치료 범주 중 어디에 해당하는지도 98.6%의 정확도로 구분했다. 어떤 항생제를 처방해야 하는지 가이드라인을 거의 동시에 알려줄 수 있다는 뜻이다. 특히 복잡한 최신 딥러닝 모델을 쓰지 않고 일반 머신러닝 알고리즘에 대입해도 고르게 높은 성능이 나왔는데, 이는 실험 조건 자체가 데이터의 품질을 본질적으로 끌어올렸음을 보여주는 증거다. </p>
          <div contents-hash="3db93d6c5bc8e11c2fc5b32d21f7a73912adf2733c1a54bbc5e7d3a7a653c3b4" dmcf-pid="30aDszZvke" dmcf-ptype="general">
           <div data-mce-desctitle="smtitle">
            <strong>■ 분자 바코드의 탄생</strong> 
           </div>
           <br>아무리 진단 정확도가 높아도, AI가 도대체 '왜' 그런 결론을 내렸는지 알 수 없다면 의사들이 임상 현장에서 전적으로 믿고 쓰기 어렵다. 지금까지 AI 진단의 가장 큰 약점으로 꼽혀 온 이 '블랙박스' 문제를 연구팀은 정면으로 돌파했다. 
          </div>
          <p contents-hash="b84149a62582770b4d3c015191bbdd3e1a29d5fffea04d963afe4e510647c879" dmcf-pid="0pNwOq5TAR" dmcf-ptype="general">연구팀이 도입한 것은 '설명 가능한 인공지능(XAI)' 기술이다. 연구팀은 AI가 각 세균을 판별할 때 가장 결정적인 영향을 미친 라만 신호 상위 5개를 정밀하게 추려내어, 이를 직관적인 그래프 형태로 시각화했다. 마치 마트에서 제품 상자를 스캔할 때 쓰이는 바코드처럼, 세균마다 고유한 '분자 바코드'를 만들어낸 셈이다. </p>
          <p contents-hash="c3f2f71897127ac5b249e3a3bd2947cb36db4ac051e69e38bf99ff9851f4041b" dmcf-pid="pUjrIB1yjM" dmcf-ptype="general">예를 들어, 일반 세균이 아니라 '효모'인 칸디다 알비칸스(C. albicans)를 판별할 때는 카로테노이드 성분과 관련된 특정 신호 영역이 핵심 근거로 활용됐음을 의사가 눈으로 직접 확인할 수 있다. AI의 판단 과정이 투명하게 공개되니, 임상 의사 입장에서 결과를 확신하고 진료에 활용할 수 있는 신뢰의 근거가 생겼다. </p>
          <p contents-hash="0fa0ae3fcc0f2e9fe7177425431606e2bc7be3a84b0c3b213d3ab7b90425787c" dmcf-pid="UuAmCbtWcx" dmcf-ptype="general">이번 연구 성과는 나노과학 분야의 세계적 권위지인 'ACS Nano' 온라인판에 게재됐으며, 연구의 우수성을 인정받아 표지논문으로 선정됐다. </p>
          <p contents-hash="eac17b1598ef5d40e77034b422557d14a1902e3a8f5f17fe0e44c8de85eb2b73" dmcf-pid="u7cshKFYcQ" dmcf-ptype="general">하버드 의대 도신호 교수는 "박테리아 고유의 분자 지문을 사람이 이해하기 쉬운 방식으로 해석할 수 있음을 보여준 사례"라며, "향후 감염성 질환을 넘어 다양한 질환 진단으로 확장될 수 있는 차세대 진단기술의 기반이 될 것"이라고 말했다. 임동권 교수 역시 "복잡하고 해석이 어려웠던 박테리아 라만 신호를 직관적이고 신뢰성 있게 분석하는 길을 열었다"며, "향후 실제 임상 현장의 복잡한 검체나 슈퍼박테리아까지 구분할 수 있는 정밀 진단 플랫폼으로 발전시키겠다"고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="c4a39ca480d978eaea8a5091ec8e0dcff149ddcae9235a71b00a14b4a8cd9a51" dmcf-pid="7zkOl93GoP" dmcf-ptype="general">3일을 초조하게 기다려야 했던 감염병 진단의 답이 단 몇 분 안에 나오고, 그 이유까지 명확히 눈으로 확인하는 시대가 성큼 다가오고 있다.</p>
          <p contents-hash="468477acf21b95bc5fa4f93a4a0c4219aca0814328062c64fa0faa30f7be5ebb" dmcf-pid="zqEIS20HN6" dmcf-ptype="general">monarch@fnnews.com 김만기 기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

댓글 총 0개

이번주 포인트랭킹

매주 일요일 밤 0시에 랭킹을 초기화합니다.

14,000상품권
23,000상품권
32,000상품권

업체홍보/구인 더보기

지식/노하우 더보기

판매의뢰 더보기

포토 더보기