서울아산병원, 신장이식 환자 피 한 방울로 이식 거부반응 조기진단 가능성 제시

나노 바이오마커와 인공지능 이용해 항체와 T세포 매개 거부반응 확인
김준기·신성 교수팀 연구, ‘바이오센서스&바이오일렉트로닉스’ 게재

[마이데일리 = 박성규 기자] 서울아산병원은 김준기 융합의학과 교수, 신성 신·췌장이식외과 교수팀이 신장이식 환자의 혈청에서 이식 거부반응을 조기진단하는 데 성공했다고 5일 밝혔다.

이번 연구결과에 따라 향후에는 최소침습적이면서 인공지능에 기반한 고민감도 기술로 이식 거부반응을 보다 정밀하게 진단해낼 수 있을 것으로 기대된다.

연구결과는 화학 및 생명의학 분야 저명 학술지인 ‘바이오센서스&바이오일렉트로닉스(피인용지수 10.7)’ 최신호에 게재됐다.

밴프 분류는 형태 및 분자적 소견을 통합해 신장이식 생검에 대한 진단을 표준화함으로써 이식 병리의 정확한 평가를 돕는다. 하지만 환자에게 침습적이다보니 반복 검사가 힘들고 출혈과 같은 합병증 발생 위험도 높다.

연구팀은 ‘표면강화 라만분광법(SERS)’을 이용하면 낮은 농도의 분석 물질도 금속 물질의 국부적 표면 플라즈몬 공명(LSPR) 모드로 감도를 높임으로써 검출이 가능한 점에 주목했다.

특히 융합의학과 김준기 교수팀이 자체 제작한 금-산화아연(Au-ZnO) 나노입자 기반의 SERS는 이미 동맥경화와 암 진단 실험에서 높은 신뢰성과 감도를 입증해왔다.

연구팀은 신장이식 거부반응은 밴프 분류의 다양한 요소를 바탕으로 진단해야하는 질환이며, 혈청 내 다양한 바이오마커가 만들어내는 라만패턴을 인공지능 기술로 분석하면 거부반응을 보다 정밀하게 진단할 수 있다고 판단했다.

이에 신·췌장이식외과 신성 교수팀은 신장이식 환자의 거부반응 예후 분석을 통해 △이식 거부반응이 없는 군 △항체 매개성 거부반응군 △T세포 매개성 거부반응군으로 환자 샘플을 분류했다.

신장이식 후 장기 손상 및 기능 평가를 통해서는 라만신호의 판별 분석 과정에 대한 유효한 근거를 확보했고, 이를 바탕으로 신장 손상에 따른 라만신호의 진단 정확성에 대한 기여도를 판단했다.

결과적으로 SERS 및 인공지능 기반의 판별분석을 해보니, 각 거부반응에 대한 판별 정확도는 인공지능 분석 알고리즘인 선형 판별분석(PC-LDA)과 부분 최소제곱 판별분석(PC-PLS-DA)에서 각각 93.53%, 98.82%를 달성했다.

연구팀은 이러한 인공지능 기반 분석기술을 통해 두 가지 거부반응이 혼재된 환자에 대한 모니터링 또한 가능하다는 사실도 추가로 확인할 수 있었다.

김준기 서울아산병원 융합의학과 교수는 “우리의 기술력으로 제작된 SERS 칩과 인공지능 알고리즘 분석을 통해 임상 환자 샘플에서 신장이식 거부반응을 진단할 패턴을 찾은 것은 상당히 고무적이다”라고 밝혔다.

신성 서울아산병원 신·췌장이식외과 교수는 “앞으로 추가 연구와 검증 과정들을 거친다면 신장이식 환자들이 간단한 혈액 검사로 거부반응을 진단받을 수 있을 것이다”라고 말했다.

박성규 기자 psk@mydaily.co.kr
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