(좌측부터) 한양대 ERICA 이주헌 교수, 고려대 김영근 교수, 수원대 염희란 교수, 순천향대 황용성 교수

ㅣAI-나노 융합 기술로 유전자 돌연변이 진단의 정밀도와 속도 동시 확보

한양대 ERICA 바이오신약융합학부 바이오나노공학전공 이주헌 교수연구팀이 고려대 신소재공학부 김영근 교수연구팀, 수원대 데이터과학부 염희란 교수, 순천향대 순천향의생명연구원 황용성 교수와의 공동연구를 통해 바이러스의 유전자 돌연변이를 12분 이내로 검지할 수 있는 'AI 기반 초고감도 차세대 분자 진단 플랫폼'을 개발했다고 밝혔다.

기존 분자 진단 방식은 새로운 변이 바이러스나 암세포가 출현할 때마다 연구자가 직접 염기서열을 설계하고 그 유효성을 검증해야 한다는 점에서 즉각적인 대응에 한계가 있었다. 공동 연구팀은 이를 극복하기 위해 기존의 나노입자 기반 유전자 표면 포집화 증폭(nSLAM) 기술에 인공지능(AI) 알고리즘을 융합, 고도화된 검출 시스템을 구축했다.

연구팀은 '랜덤 포레스트(Random Forest)' 기반의 AI 파이프라인을 도입해 1,200개 이상의 SARS-CoV-2 유전체 시퀀스를 분석했다. 이를 통해 수많은 돌연변이 중 바이러스 유형을 정확히 판별할 수 있는 핵심 변이 서열을 도출했으며, AI가 제안한 변이 부위가 나노 시스템에서 오류 없이 작동하도록 '하드 필터링(Hard Filtering)' 전략을 적용해 최적의 프라이머(Primer) 설계를 완성했다.

이번 기술의 가장 큰 성과는 획기적인 시간 단축과 민감도다. 연구팀은 극저농도(1uL당 약 0.08개 copies)의 유전물질을 12분 내외로 검출하는 데 성공했다. 특히 유전자 증폭에 필요한 사이클 횟수를 기존 29회에서 8.4회로 대폭 줄여 검출 시간을 혁신적으로 개선했으며, 실제 환자의 혈청 샘플에서도 안정적인 성능을 입증해 임상 적용 가능성을 확인했다.

이주헌 한양대 ERICA 교수는 "이번 연구는 방대한 유전체 빅데이터를 AI로 분석해 실제 실험 가능한 최적의 바이오마커로 연결한 'AI-바이오 가교' 기술"이라며, "향후 휴대용 기기와 결합한 현장 진단(POC) 시스템을 구축해 환자 맞춤형 정밀 의료를 실현하겠다"고 포부를 밝혔다.

이번 연구는 경찰청 미래치안도전기술개발사업과 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐으며, 연구 성과는 분석화학 및 생물리학 분야 국제 학술지 'Biosensors and Bioelectronics'(IF 10.5)에 지난 3월 28일 게재됐다.

해당 논문 'Ultrasensitive Electrochemical Detection of Clinically Relevant Genetic Mutations via Nanoparticle Surface Localized Amplification and Machine Learning'에는 한양대 ERICA 나선영 석사과정생, 신요섭 석사과정생, 고려대 부홍은 석박사통합과정생이 공동 제1저자로, 한양대 ERICA 이주헌 교수, 고려대 김영근 교수, 수원대 염희란 교수, 순천향대 황용성 교수가 교신저자로 참여했다.