'딥러닝' 활용해 빠르게 박테리아 검출…의료·식품분야에 적용

↑ 박테리아를 분리하지 않고 신호를 측정하는 절차 [자료 = KAIST]

박테리아를 분리하지 않고 98% 정확도로 빠르게 검출할 수 있는 기술이 국내 연구진으로부터 개발됐다. 박테리아 감염으로 인한 질병 예방 등에는 신속하게 박테리아를 검출하는 방법이 요구돼 이번 기술이 의료 분야와 식품 안전 분야 등에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
10일 KAIST는 전산학부 조성호 교수와 신소재공학과 정연식 교수 공동연구팀이 인공지능 딥러닝 기술과 '표면 증강 라만 분광법'을 결합해 효율적인 박테리아 검출 플랫폼을 개발했다고 밝혔다.
연구팀은 질량분석법이나 면역분석법 등 일반적인 박테리아 검출 방법보다 획기적으로 빠르게 신호를 얻을 수 있는 스펙트럼을 고유 딥러닝 기술을 이용해 분석했다. 기존 신호 분석은 복잡성 뿐 아니라 수많은 신호 겹침 현상으로 인해 정확도에 한계가 있었다.
특히 박테리아의 고유 신호와 간섭 현상을 일으키는 환경 매질의 신호를 제거하기 위해서는 오랜 시간이 소요되는 박테리아 분리 과정을 거쳐야 했다.
연구팀은 분리 단계를 생략하고 박테리아가 담긴 용액에서 신호를 측정하고, 이를 자체 개발한 딥러닝 모델을 통해 개발했다. 이 모델은 물과 소변, 소고기 용액, 우유 등 다양한 환경 내 대장균 신호를 학습해 최대 98%의 정확도로 박테리아를 검출하고 구분했다.
조 교수는 "딥러닝 기술을 활용해 실제 환경에서 사용 가능한 라만 신호 분석 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "의료 분야와 식품 안전 분야로 확장해 사용할 수 있다"고 설명했다.
이번 연구