한빛사 인터뷰
- 등록2023-12-15
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1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
방광암은 전 세계적으로 흔한 유형의 암이며, 전 세계적으로 암 진단 환자의 3%를 차지합니다. 미국에서는 암이 전이성인 경우, 방광암으로 인한 5년 사망률이 23%에서 95%로 증가했습니다. 특히 높은 등급의 종양에 대한 적절한 치료가 조기에 이행되지 않을 경우, 높은 사망률 및 이환(罹患)률을 보입니다. 따라서 방광암은 조기 진단 및 종양 평가가 중요한 질환입니다.
지금까지 방광암의 결정적인 진단은 주로 소변 세포검사, 종양 표지자에 대한 소변 검사, 경요도 방광경 검사, 생검, 배설요로조영술, 복부 초음파 및 컴퓨터 단층촬영 (CT)을 통해 이루어졌습니다. 그러나 명확한 증상을 기반으로 한 발견과 침습적 방법으로 진단하면 방광암의 70%만이 조기에 진단될 뿐이였습니다. 소변을 통해 정확한 방광암 진단이 가능한 비침습적, 저비용 진단법이 개발된다면 치료의 질 향상과 신속한 치료가 가능할 수 있고, 침습성 증가로 인한 방광암 전이를 예방할 수 있을 것으로 기대해 왔습니다.
본 연구에서는 소변 한방울로 방광암을 조기에 진단할 수 있는 가능성을 확인하였습니다. 나노소재 특성을 이용하여 나노바이오마커에 대한 표면증강라만(SERS) 신호를 획득하여 고민감도의 진단 성능을 획득하였기에 가능하였습니다. 본 연구에서의 SERS 센싱칩은 소변의 나노바이오마커만을 나노다공성 구조 내로 포집하는 기능을 갖추고 있으며, 포집된 영역에서의 라만 신호가 비약적으로 증가되는 특성을 활용하는 기술입니다.
발암물질을 통해 방광암이 유도된 소동물 그룹중에서 대조군, 종양발생 초기 상태 및 폴립(polyp)형태의 종양 그룹 각각의 소변을 채취하여 SERS 측정을 실시하였습니다. 1 mm 미세내시경을 활용 및 5-ALA 형광 이미징을 통한 종양발생에 대한 추적 모니터링을 실시하였고, 면역조직화학염색법을 통한 초기 및 폴립의 암평가가 수행되었습니다.
이러한 동물 모델에서 얻어진 라만 신호는 주성분 분석(PCA)의 통계 분석 및 기계학습 알고리즘 중 하나인 부분최소제곱(PLS) 메커니즘을 접목한 판별분석(DA)을 활용하여 진단 성능을 확인하였습니다. 판별 분석 결과, 라만 스펙트럼의 데이터 분포가 암이 없는 군, 초기 암 및 폴립 형태의 암군으로 잘 분리되었음이 확인되었다. PCA-PLS-DA의 기계 학습 조합은 초기 및 폴립 단계 방광 종양 진단에서 99.6%이상의 정확도를 달성하였습니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
본 연구는 서울아산병원 및 울산대학교 의과대학 융합의학과 김준기 교수님이 연구책임자로 운영 중에 있는 Biomedical Imaging & Optics (BIO) 연구소에서 수행되었습니다. 본 연구소는 바이오 및 임상에서의 광학기술 응용을 수행중에 있으며, in vivo 고해상도 세포 형광 영상 시스템 연구, 로봇 수술 및 외과 수술 가이드 이미징 시스템 연구, 나노 기술 융합형 라만 분광 진단 시스템 활용 연구 및 내시경·현미경 기반 차세대 비표지 진단 시스템 연구를 수행 중에 있습니다.
비뇨기과, 이비인후과, 소아외과, 이식외과, 심장내과 및 신경과 등의 임상 선생님들과 공동연구를 통해, 각 분야 Medical Unmet Needs를 충족하기 위한 광학·분광학 활용 기반의 연구를 지향합니다. 평소 서울아산병원 임상선생님들의 needs를 접할 수 있는 기회가 많고, 본 연구소 보유의 광학 인프라를 활용한 융합 연구 기회가 많은 장점이 있습니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
본 연구에서의 방광암 동물모델 제작 및 평가, 미세내시경 기반 명시야 및 형광 이미징, 나노바이오마커 기반 SERS 신호 획득 및 머신러닝 기반 진단 근거 확보가 본 연구소의 자체 기술력으로 얻어진 결과라는 점에서 보람이 큽니다. 그만큼 소속기관이 보유하고 있는 공용실험 시스템, 기술적 노하우 및 보유 인프라가 잘 구축되어 있어, 연구의 기회가 많은 것에 자부심을 느낍니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
이번 연구는 미세내시경 및 소변의 체외진단 기술을 활용한 비침습 및 최소침습 방식의 접근이였습니다. 또한, 임상적 니즈가 있는 질환분야에 대해 이와 같은 독창적 기술 뿐만 아니라 라만 분광 및 AI 응용기술의 융합을 통한 결과 창출이였습니다. 한 분야 한 분야에 대한 깊이 있는 스터디 과정 중에서 융합의 기회가 찾아올 것으로 기대합니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
본 연구에서 랫트에 발암물질을 이용한 방광암을 유도하여, SERS 및 머신러닝을 통한 비침습의 조기 진단 가능성을 확인하였습니다. 임상현장에서의 환자 유래물을 활용한 진단의 유효성을 확보하고자 합니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
먼저 본 연구를 위한 환경을 마련해 주시고, 논문의 구도를 잡아주시고 연구의 가이드라인을 잘 제시 해주신 김준기 교수님께 감사드립니다. 연구 결과 도출과정까지 오랜시간 시행착오가 있어 왔는데, 끝까지 연구수행을 함께 해준 주미연 박사, 이관희, 오정민, 조민주 연구원에게 감사드립니다. 지금은 미국으로 돌아간, 논문작업을 함께 해줬던 비욘펄슨 박사에게도 감사의 인사 전합니다.
끝으로, 항상 옆에서 응원해주는 가족분들에게 감사의 인사 드립니다.
#Bladder cancer
# surface-enhanced Raman spectroscopy
# machine learning algorithm
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