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뇌신경질환은 초기 증상이 뚜렷하지 않아 조기 진단이 어려운 경우가 많다. 특히 파킨슨병이나 알츠하이머병과 같은 퇴행성 뇌 질환은 비전형적 증상이 먼저 나타나 진단 시기를 놓치기 쉽다. 정확한 진단을 위해 뇌 영상 검사나 뇌척수액 검사가 활용되지만 비용 부담이 크고 침습적 검사라 상시적인 선별 검사가 어렵다.
연구팀은 표면 증강 라만 산란(SERS) 기술 기반의 센서를 개발했다. SERS는 분자가 빛과 상호 작용하며 나타내는 고유 신호를 감지하는 분석 기법이다. 연구팀은 센서 구조를 정밀하게 설계해 침 속 극미량의 단백질 신호도 안정적으로 측정할 수 있도록 했다.
연구팀이 개발된 센서를 활용해 신경 단백질을 분석한 결과 단백질 상태에 따라 스펙트럼 신호가 달라진다는 점을 확인했다. 이를 통해 침 속 신경 단백질 변화를 판별하는 지표를 도출했다. 이어 실제 침 시료 67건에 적용한 결과 AI 모델을 통해 뇌전증·조현병·파킨슨병 등 3종 뇌신경질환을 93.94%의 정확도로 진단하는 데 성공했다. 이는 별도의 침습적 검사 없이도 신속하게 활용 가능한 진단 기술로 발전할 가능성을 보여준다.
이번 연구는 한국연구재단 바이오의료기술개발사업 등의 지원을 받아 수행했다. 연구 결과는 국제 저명 학술지(Advanced Materials)에 게재됐다.
정호상 교수는 “이번 연구는 침 속 단백질의 구조 변화를 기반으로 신경계 질환을 비침습적으로 조기 선별할 수 있는 현장형 진단 플랫폼을 제시한 사례”라며 “향후 다양한 신경계 질환의 진단과 새로운 바이오마커 발굴에도 활용될 수 있을 것”이라고 했다.


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