연세대학교 생명공학과 신용 교수, 울산의대 서울아산병원 융합의학과 김준기 교수 공동연구팀이 딥러닝 기반의 표면증강 라만산란(Surface-Enhanced Raman Scattering, 이하 SERS) 기술을 이용해 핵산을 직접 증폭(Direct Amplification) 할 수 있는 빠르고 정확한 분자진단 플랫폼을 개발했습니다.
SERS는 은이나 금과 같은 금속 표면에서 국소적으로 발생하는 표면 플라스몬(Plasmon) 공명 현상을 이용해 라만 신호를 비약적으로 증가시키는 분광 기술인데요. 이는 다양한 화학 · 생물학적 물질의 특성을 정확히 분석하고 진단하는 데 활용되고 있으며, 특히 핵산(DNA, RNA)을 검출하기 위한 연구에 활발히 이용됩니다.
하지만 SERS를 통해 핵산을 검출하려면 이미 증폭된 핵산을 이용한 금속 물질과 혼성화(Hybridization)하는 과정을 반드시 거쳐야 하는데요. SERS 시스템 내의 직접적인 증폭을 이용하는 것이 아니기 때문에, 증폭된 핵산을 이용한 혼성화 과정은 추가적인 시간이 소요돼 검출 시간이 오래 걸리는 단점이 있습니다.
이에 연구팀은 추가적인 혼성화 과정 없이 핵산을 SERS 표면에 직접 증폭하고 신호를 검출하는 방법을 개발했습니다. 개발된 딥러닝 기반 SERS 시스템은 핵산을 직접 증폭하고 검출할 수 있으며, 빠르고 민감한 핵산 검출이 가능해 분자진단 기술로 활용할 수 있는 장점이 있습니다.
실험을 위해 연구팀은 금나노입자 표면에 고정한 프라이머를 이용해 직접 핵산 증폭이 가능한 새로운 기판을 제작했습니다. 이를 활용해 등온성 증폭 방법의 하나인 재조합효소 증폭(Recombinase Polymerase Amplification, RPA) 반응을 도입해 SERS 표면에서 직접적으로 핵산을 증폭시켰습니다. 증폭 전후의 SERS 신호를 비교한 결과, 형광 및 라만 리포터 같은 물질 없이도 직접 증폭된 핵산의 라만 신호 검출이 가능함을 확인했습니다.
또한 연구팀은 딥러닝을 이용해 데이터 처리와 분석을 진행했고, 검출 시간은 20분 이내로 기존 방법보다 빠르며 민감도도 100배 이상 높은 검출 기술을 개발했습니다. 최종적으로 이번 플랫폼을 29명의 COVID-19 환자 검체에 적용해본 결과, 100%의 민감도와 특이도를 획득했으며, 이를 통해 개발된 플랫폼은 감염 질환의 신속한 분자진단에 활용할 수 있다는 가능성을 확인했습니다.
신용 연세대 생명공학과 교수는 “개발된 기술은 SERS 표면에서의 직접적인 핵산 증폭을 통해 다양한 질병의 핵산을 빠르고 정확하게 검출할 수 있으며, 딥러닝 기술을 활용해서 기존 방법보다 단시간 내에 신속하고 민감하게 병원성 유래 핵산을 검출할 수 있다.”며 “이번 연구 결과는 감염성 질환뿐만 아니라 항생제 내성 및 암과 같은 핵산의 돌연변이로 인한 질병을 진단하기 위한 분자진단 플랫폼 기술로 활용이 가능할 것이다.”라고 말했습니다.
김준기 울산의대 서울아산병원 융합의학과 교수는 “다중 핫 스팟 영역을 지닌 SERS 칩의 라만신호 증강이 직접 증폭된 핵산 신호 검출에 성공함으로써 향후 감염병뿐만 아니라 신속 정확한 다중 복합 검출이 요구되는 질환 진단으로까지 검출 영역이 확대될 것으로 기대된다.”며, “나노구조체의 간격이나 높이, 금속의 코팅 두께 등을 정밀하게 제어하면서 다양한 구조의 최적화된 칩을 만들 수 있고 이러한 새로운 형태의 칩은 더욱 혁신적인 분자진단 기술을 가져다줄 수 있을 것으로 믿는다.”라고 말했습니다.
연구 결과는 나노 분야 학술지인 ‘에이씨에스 나노(ACS nano)’ 9월 13일 자에 게재됐습니다.
