1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

 라만 분광법(Raman Spectroscopy)은 물질의 분자 진동을 측정하여 화학적 조성을 분석하는 기술로, 레이저를 이용해 물질에 빛을 쏘고 산란된 빛의 파장을 분석하여 물질의 고유한 분자적 '지문(fingerprint)'을 얻습니다. 이 기술 중에서도 표면 증강 라만 분광법(SERS; Surface-enhanced Raman Spectroscopy)은 금속 나노입자를 사용하여 라만 신호를 증강시켜 매우 낮은 농도의 물질도 검출할 수 있는 방법으로, 질병 진단, 약물 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. SERS는 검출을 위한 추가적인 형광염료 없이 측정이 가능하기 때문에 액체 생검(liquid biopsy)에서 높은 유용성을 보입니다.

 그러나 단백질과 같은 거대 분자는 다양한 분자의 복합체로 구성되어 있으며, 그 크기가 SERS 현상이 발생하는 핫스팟(Hot-spot)에 비해 매우 커서 다양한 라만 신호가 발생하게 됩니다. 이는 인도 동화 '장님과 코끼리'처럼 다양한 신호가 얽혀 있는 상황을 만들어, 대부분의 라만 분광학 기반 정량 및 이미징에서 라만 염료가 부착된 금속나노입자를 이용하여 정량 및 이미징을 하게 합니다. 이는 다양한 단백질을 대상으로 적용하기 힘들 뿐만 아니라, 비표지 단백질 검출이라는 라만 분광학의 장점을 저해합니다.

 따라서 저희는 이를 해결하고자 비표지 방식으로 다양한 단백질을 한 번에 측정할 수 있는 새로운 형태의 SERS 기반 정량화 및 이미징 기술을 개발하였습니다. 단백질의 라만 신호는 그 크기와 복잡성으로 인해 다양한 신호가 검출되므로, 저희는 SERS 면역분석법(SERSIA; SERS immunoassay) 기반의 기판을 이용하여 최대한 균일한 단백질 신호를 확보했습니다. 확보된 단백질 신호를 t-SNE와 SVM의 연계를 통한 분석으로 분류하였고, 분류된 단백질 신호의 수를 측정함으로써 정량을 진행하였습니다.

 그 결과, 기존의 SERS 기반 정량 기법보다 더 낮은 농도(10 fg/ml)에서 정량에 성공하였으며, 이는 대표적인 단백질 정량 기법인 ELISA보다 100배 더 낮은 농도에서도 활용 가능함을 확인하였습니다. 또한, 다양한 단백질이 처리된 기판에서 동일한 분석 방식을 적용하여 신호를 분류한 결과, 3종의 단백질을 동시에 정량할 수 있었으며, 신호의 맵핑을 통해 3종의 단백질을 동시에 이미징 할 수 있었습니다. 이러한 분류 기반 정량화 방식은 기존의 특정 신호대역의 세기에 의존하던 라만 신호 분석 방식에 비해 더 낮은 편차율을 보였으며, 신호 측정 횟수가 증가할수록 더 낮은 농도에서도 적용 가능함을 확인할 수 있었습니다. 또한, 전체 신호의 패턴을 분석할 수 있는 기계학습 도입을 통한 다중 단백질의 동시 측정은 라만 신호를 통한 이미징에도 큰 영향을 줄 수 있을 것으로 기대됩니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

 저희 고려대학교 바이오의공학부 나노바이오포토닉스 연구실은 최연호 교수님의 지도 아래 플라즈모닉스 기술 기반 질병 진단, 플라즈모닉스 기반 나노바이오센서, 의료기기를 위한 나노소재 기술들을 연구하고 있습니다. 특히, 기존에 연구하던 엑소좀을 이용한 폐암 진단에서 더 나아가, 다양한 암을 단일 검사로 진단하는 single test를 개발하기도 하였습니다. 더불어, 단순 진단을 넘어 정밀 진단으로의 발전을 목표로 하고 있으며, 암뿐만 아니라 안과질환과 같은 다양한 질병으로 연구 범위를 확장하고 있습니다.

3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

 이 연구는 라만 분광학을 이용하여 다양한 단백질을 분류하고 이를 정량화 및 이미징하는 데 중점을 두었습니다. 이 과정에서 저는 단백질의 생화학적 특성과 광학적 특성뿐만 아니라, 미시적 관점에서 단백질과 금속 나노입자의 상호작용을 고려해야 했습니다. 특히, 단백질 신호를 효과적으로 분류하기 위해 다양한 분석 기법을 적용하며, 통계학 및 기계학습 관련 지식을 깊이 있게 공부해야 했습니다. 이러한 과정을 통해 최종적으로 '단백질 농도가 증가할수록 분류되는 신호의 수가 증가한다'는 결과를 확인했을 때, 밤새 연구한 보람을 느꼈습니다.

 원래 저는 나노구조를 이용한 발수유성 표면 제작과 같은 나노구조 제작에 대한 연구를 진행했으나, 해당 연구가 종료된 후 새로운 연구 주제를 찾고 있던 저에게 단백질 정량화 연구는 연구실 동료들이 진행하고 있어 익숙하였지만, 깊이 있게 이해하고 있지는 않았습니다. 그러나 이번 연구를 통해 다양한 분야 간의 융합이 얼마나 멋진 일인지 깨닫게 되었습니다. 여러 분야의 지식과 기술을 결합하여 문제를 해결하는 과정은 매우 흥미롭고 의미 있는 경험이었습니다. 이 연구를 통해 얻은 경험을 바탕으로, 앞으로도 다양한 분야의 지식을 통합하여 새로 연구를 하고 싶습니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

 라만 분광학을 이용한 연구는 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있습니다. 특히, 질병과 관련된 생물학적 분자인 바이오마커(biomarker)에 라만 분광학을 적용하려는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이는 라만 분광학이 바이오마커 검출에 높은 가능성을 보여주고 있기 때문입니다. 그러나 바이오마커의 복잡한 구성 및 다양성은 비표지적 라만 신호 검출을 어렵게 합니다.

 이를 해결하기 위해 많은 연구팀에서는 바이오마커 특이적 나노입자 및 구조를 개발하여 보다 정확하고 정밀한 신호를 얻으려고 노력하고 있습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 나노 구조에서 발생하는 다양한 현상과 다양한 나노 구조 제작 기법에 대한 이해가 필요합니다. 이는 나노 공학적 부분에서의 심도 있는 공부를 요구합니다.

 더불어, 최근 라만 분광학을 이용한 바이오마커 검출의 트렌드는 기계학습이나 인공지능을 통해 라만 신호의 전체적인 패턴을 분석하는 것입니다. 이를 위해서는 기본적인 컴퓨터 언어와 데이터 분석 기술에 대한 이해가 필요합니다. 프로그래밍 언어를 익히고, 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용한 데이터 분석 능력을 키우는 것이 중요합니다.

 따라서, 라만 분광학을 이용한 바이오마커 연구를 성공적으로 수행하기 위해서는 나노 공학적 지식과 컴퓨터 과학적 지식을 모두 갖추는 것이 필요합니다. 이러한 융합적 접근을 통해 보다 혁신적인 연구 성과를 이룰 수 있을 것입니다.

5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

 저는 나노센서 분야에 대해 연구하고 싶습니다. 기존에 나노구조를 이용한 연구를 해왔기 때문에, 이번 연구를 통해 얻은 생물학적, 광학적 지식을 더욱 살릴 수 있는 방향이라고 생각됩니다. 특히, 현재 많이 활용되고 있는 SERS(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy) 센서의 경우 나노입자를 고정된 상태로 신호를 측정하기 때문에, 바이오마커의 크기나 형태에 맞춘 측정이 어려운 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 바이오마커의 특성에 따라 능동적으로 변화할 수 있는 SERS 센서에 대한 연구를 진행하고 싶습니다. 이 연구를 통해 보다 정밀하고 유연한 나노센서 기술을 개발하여 다양한 바이오마커의 특성에 맞춘 맞춤형 진단 및 분석이 가능하게 하고자 합니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....

 저는 나노센서 분야에 대해 연구하고 싶습니다. 기존에 나노구조를 이용한 연구를 해왔기 때문에, 이번 연구를 통해 얻은 생물학적, 광학적 지식을 더욱 살릴 수 있는 방향이라고 생각됩니다. 특히, 현재 많이 활용되고 있는 SERS(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy) 센서의 경우 나노입자를 고정된 상태로 신호를 측정하기 때문에, 바이오마커의 크기나 형태에 맞춘 측정이 어려운 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 바이오마커의 특성에 따라 능동적으로 변화할 수 있는 SERS 센서에 대한 연구를 진행하고 싶습니다. 이 연구를 통해 보다 정밀하고 유연한 나노센서 기술을 개발하여 다양한 바이오마커의 특성에 맞춘 맞춤형 진단 및 분석이 가능하게 하고자 합니다.