- 기존 대비 10배 이상 정밀하게 생체신호 측정 기술 'SUPPORT' 개발
- 연구팀 "생명과학 전반, 뇌 질환 치료제 개발 분야에서 활용 기대"
- 논문, SCI급 저명 국제학술지 'Nature Methods' 게재 및 표지 논문 선정
[위즈뉴스] 최근 유전공학 기술의 발전으로 형광 현미경을 활용해 살아있는 생체조직 내 신호를 형광신호로 변환하여 연속적으로 촬영하고 측정하는 기술들이 개발되어 활용되고 있다.
그러나, 생체조직에서 방출되는 형광신호가 미약하기 때문에 빠르게 변화하는 신경세포의 전기신호 등의 신호를 측정할 경우, 매우 낮은 신호대잡음비를 가지게 되어 정밀한 측정이 어려워지게 된다.
이러한 가운데 KAIST(총장 이광형)는 20일, 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 10배 이상 정밀하게 생체 형광 신호 측정을 가능하게 하는 인공지능(AI) 영상 분석 기술을 개발했다고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 윤영규 교수팀의 주도하에 KAIST 신소재공학과 장재범 교수, KAIST 의과학대학원 김필한 교수, 충남대와 서울대, 하버드대(Harvard University), 보스턴대(Boston University), 앨런 연구소(Allen Institute), 웨스트레이크대(Westlake University) 연구진들과 다국적, 다학제간 협력을 통해서 개발됐다.
이번 연구 결과를 담은 논문은 과학기술 분야의 SCI급 저명 국제학술지 `네이처 메소드(Nature Methods, IF=48.0)' 9월 19일 자 온라인에 게재됐으며, 10월호 표지 논문으로도 선정됐다.
논문명은 'Statistically unbiased prediction enables accurate denoising of voltage imaging data'이며, 윤영규 교수가 교신저자로, 엄민호 연구원과 한승재 연구원이 공동 제1저자로 참여했다.
"새로운 생명현상 규명에 폭넓게 활용될 수 있을 것"
연구팀의 윤영규 교수는 “이 기술이 다양한 뇌과학, 생명과학 연구에 도움이 되길 바라는 마음을 담아 ‘서포트(SUPPORT, Statistically Unbiased Prediction utilizing sPatiOtempoRal information in imaging daTa)라는 이름을 붙였다”며 “다양한 형광 이미징 장비를 활용하는 연구자들이 별도의 학습 데이터 없이도 쉽게 활용가능한 기술로, 새로운 생명현상 규명에 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
연구팀은 별도의 학습 데이터 없이, 낮은 신호대잡음비를 가지는 형광현미경 영상으로부터 데이터의 통계적 분포를 스스로 학습해 영상의 신호대잡음비를 10배 이상 높여 생체신호를 정밀 측정할 수 있는 기술을 개발했다.
이를 활용하면 각종 생체 신호의 측정 정밀도가 크게 향상될 수 있어 생명과학 연구 전반과 뇌 질환 치료제 개발에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀의 엄민호 연구원은 "서포트(SUPPORT) 기술을 통해 관측이 어려웠던 생체 신호의 빠른 변화를 정밀하게 측정하는 것에 성공하였고, 특히 밀리초 단위로 변하는 신경세포의 활동전위를 광학적으로 정밀하게 측정할 수 있어 뇌과학 연구에 매우 유용할 것이다”고 말했다.
연구팀의 한승재 연구원은 “서포트 기술은 형광현미경 영상 내 생체 신호의 정밀 측정을 위해 개발됐지만, 일반적인 타임랩스 영상의 품질을 높이기 위해서도 폭넓게 활용 가능하다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
