첨단기술융합대학 의생명융합공학과 한영기 교수팀이 자성입자를 이용해 암 조기 진단에 기여할 수 있는 새로운 다중검출 기술을 개발했다. 이번 연구는 교신저자 한영기 교수와 제1저자 의생명융합공학과 박사과정생 한동욱 씨을 중심으로 의과대학 백문창 교수팀과 인공지능학과 정호영 교수팀과의 협업으로 진행되었다. 서로 다른 유형으로 인코딩된 자성입자에 암 관련 바이오마커를 결합하여 다양한 암 세포 유래주 엑소좀을 특이적으로 검출하는 데 성공했다. 이러한 데이터를 인공지능 알고리즘으로 분석해 효율적인 다중검출 기술을 선보였다.

다중검출 기술은, 암과 같이 다양한 요인이 결합되어 발생하는 복잡한 질병을 이해하고 진단하는데 중요한 역할을 한다. 암은 이질성이 높아 단일 요인만으로는 진단이 어렵기 때문에, 여러 바이오마커를 동시에 검출할 수 있는 기술이 필수적이다. 특히 이번 연구는 암의 조기진단을 위해 최근 주목받고 있는 엑소좀을 활용하였다. 엑소좀은 세포에서 분비되는 작은 소포로, 암의 초기 징후를 담고 있어 조기진단에 매우 유용하다.

한영기 교수팀은 정확한 디코딩을 위해 각각의 자기축을 가지는 다양한 종류의 자성입자를 개발하였으며, 이를 활용해 다양한 암 세포 유래주 엑소좀을 구별하고 암 환자와 건강한 대조군을 효과적으로 분류할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술은 임상 현장에서 암의 조기진단뿐만 아니라 환자 맞춤형 치료에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

이번 연구는 한국연구재단 지역대학우수과학자지원사업의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 성과는 JCR 상위 1% 이내 저널인 Sensors & Actuators B: Chemical에 11월 게재될 예정이다. 연구팀은 이번 기술이 암 진단 및 치료에 새로운 길을 열어줄 것으로 보고 있으며, 앞으로도 지속적인 연구를 통해 임상 적용 가능성을 높일 계획이다.