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딥러닝 기법으로 수십초 내 98% 정확도로 박테리아 검출

송고시간2022-02-10 15:51

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한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 조성호 교수와 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 딥러닝(기계 자체 학습) 기법 등을 응용해 빠르고 정확하게 박테리아를 검출할 수 있는 플랫폼을 개발했다고 10일 밝혔다.

연구팀은 박테리아가 담긴 용액을 표면 증강 라만 분광법(SERS) 측정 기판에 올린 뒤 박테리아 신호를 측정하고 딥러닝을 통해 분석했다.

물·소변·소고기용액·우유·배양배지 등 다양한 환경 내 대장균과 표피 포도상구균의 신호를 학습해 최대 98% 정확도로 박테리아를 검출·구분했다.

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KAIST, 플랫폼 개발…의료·식품 안전 분야 활용 기대

[한국과학기술원(KAIST) 제공. 재판매 및 DB 금지]

[한국과학기술원(KAIST) 제공. 재판매 및 DB 금지]

(대전=연합뉴스) 김준호 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 조성호 교수와 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 딥러닝(기계 자체 학습) 기법 등을 응용해 빠르고 정확하게 박테리아를 검출할 수 있는 플랫폼을 개발했다고 10일 밝혔다.

연구팀은 박테리아가 담긴 용액을 표면 증강 라만 분광법(SERS) 측정 기판에 올린 뒤 박테리아 신호를 측정하고 딥러닝을 통해 분석했다.

SERS는 레이저를 쪼일 때 빛과 분자 간 상호작용으로 신호가 증폭되는 현상 등을 이용하는데, 다양한 바이오마커 분석물의 스펙트럼 신호를 높은 민감도로 수십초 이내에 측정할 수 있다.

중합효소 연쇄 반응(PCR) 등 일반적인 박테리아 검출 방법보다 빠르다.

또 특정 매질 속 박테리아 신호는 매질 신호와 유사하기 때문에 사람 눈으로는 구별하기 어렵지만, 연구팀은 직접 개발한 딥러닝 기술을 이용해 스펙트럼 신호의 특징을 추출했다.

물·소변·소고기용액·우유·배양배지 등 다양한 환경 내 대장균과 표피 포도상구균의 신호를 학습해 최대 98% 정확도로 박테리아를 검출·구분했다.

KAIST 조성호 교수는 "의료·식품 안전 분야로 확장해 적용할 수 있을 것"이라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 '바이오센서 및 바이오일렉트로닉스'에 지난달 18일 온라인 게재됐다.

kjunho@yna.co.kr

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