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박정수Jeong Soo Park

고려대학교

ACS Nano, Apr 16 2026, | https://doi.org/10.1021/acsnano.6c01808 Nanotrap-AI Integration Enables Ultra-Sensitive Point-of-Care HIV Testing

Jeong Soo Park^{1 2 3 †}, Seungmin Lee^{1 4 †}, Hyowon Woo ¹, Ji Hye Hong ^{1 5}, Dae Sung Yoon ^{5 6 7}, Seok Chung ^{1 2 3}, Jeong Hoon Lee^{1 8 *}

¹KU-KIST Graduate School of Converging Science and Technology, Korea University, 145 Anam-ro, Seongbuk-gu, Seoul 02841, Republic of Korea.
²School of Mechanical Engineering, Korea University, 145 Anam-ro, Seoungbuk-gu, Seoul 02841, Republic of Korea.
³Institute of Green Manufacturing Technology, Korea University, 145 Anam-ro, Seongbuk-gu, Seoul 02841, Republic of Korea.
⁴Institute of Advanced Machinery Design Technology, Korea University, 145 Anam-ro, Seongbuk-gu, Seoul 02841, Republic of Korea.
⁵School of Biomedical Engineering, Korea University, 145 Anam-ro, Seongbuk, Seoul 02841, Republic of Korea.
⁶Interdisciplinary Program in Precision Public Health, Korea University, Seoul 02841, Republic of Korea.
⁷Astrion Inc., Korea University, Seoul 02841, Republic of Korea.
⁸Department of Integrative Energy Engineering, College of Engineering, Korea University, 145 Anam-ro, Seongbuk-gu, Seoul 02841, Republic of Korea.

^†These authors contributed equally

^*Corresponding author: correspondence to Jeong Hoon Lee

Abstract

Early HIV detection using noninvasive samples remains challenging because oral fluid contains extremely low antibody levels and enzymatic inhibitors that limit the sensitivity of lateral-flow assays (LFAs). We introduce BE-SMART-HIV, a diagnostic platform that integrates a BEETLES²-inspired bioengineered enrichment (BE) nanotrap with a smartphone-based deep-learning reader (SMART). The BE nanotrap concentrates antibodies by ∼20-fold while removing salivary inhibitors, enabling oral-fluid-equivalent samples to become detectable on commercial LFAs. A transfer-learning-refined AI model interprets weak test lines with 98.6% accuracy, outperforming untrained users and clinicians. In a longitudinal seroconversion panel, BE-SMART-HIV detected antibody emergence up to 8 days earlier than conventional LFAs and reproduced ELISA-like temporal patterns, including IgM onset and IgG maturation, even from samples diluted 1,000-fold. These findings demonstrate that enriched oral-fluid-level specimens can capture systemic antibody kinetics, establishing a practical route to early, noninvasive, high-fidelity HIV screening for repeated testing in resource-limited settings.

논문소개전체 설명

# BE-SMART-HIV: 침 한 방울로 HIV를 조기에 잡아내는 나노트랩–AI 융합 플랫폼

HIV는 감염 초기 몇 주가 전파 위험이 가장 큰 시기이지만, 정작 이 시기에는 항체가 막 생겨나기 시작하기 때문에 진단이 가장 어렵다는 역설을 안고 있다. 특히 저·중소득국(LMIC)에서 대규모 스크리닝을 하려면 채혈 없이 수집 가능한 구강액(침)이 이상적인 시료이지만, 침 속 항체 농도는 혈장 대비 약 1,000배 낮고 단백분해효소가 항체를 빠르게 분해하기 때문에 기존 측면유동분석(LFA, 신속진단키트)으로는 초기 감염을 잡아내기가 사실상 불가능했다. 반면 ELISA나 핵산증폭 검사는 저자원 환경에서 운영하기 어렵다는 근본적 딜레마가 존재한다.

이 연구는 "시료 자체를 진단 가능한 수준으로 끌어올리고, 해석은 AI에게 맡긴다"는 전략으로 이 간극을 메우고자 하였다. 우리 연구팀은 나노여과 원리에서 영감을 받은 생체공학적 농축(BE) 나노트랩과, 스마트폰 기반 딥러닝 판독기(SMART)를 결합한 BE-SMART-HIV 플랫폼을 개발했다. BE 나노트랩은 양(sheep) 적혈구 막을 30nm 기공의 PES 막에 코팅한 구조로, 비유하자면 "생체막으로 만든 아주 촘촘한 체"에 해당한다. 큰 항체는 붙잡아 농축하고 침 속의 작은 억제물질은 통과시켜 제거하는 방식이다. 외부 전원 없이 손으로 압력만 가하면 되는 휴대용 형태로 설계되어 현장 배치에 적합하며, 항체 신호를 약 20배 증폭시켜 혈장과 구강액 사이 1,000배 농도 격차를 상당 부분 메운다.

SMART 알고리즘은 YOLOv5로 검사창을 인식한 뒤 ResNet-18이 양성/음성을 판정하는 2단계 구조이며, 전이학습 전략으로 기존 COVID-19 LFA 이미지 16,919장으로 사전학습한 모델에 HIV 데이터 972장만 추가 미세조정함으로써 데이터가 부족한 질환에서도 고성능 AI 구현 경로를 제시했다. 그 결과 AUC가 Blood Type 0.99, Oral Type 0.98의 결과를 확인하였다.

임상 검증 결과를 통해, 환자 혈장을 구강액 수준으로 희석한 시료에서 농축 전 민감도는 33.3%, 60.0%에 불과했으나, BE 농축 후에는 두 키트 모두 민감도·특이도 100%에 도달했다. 블라인드 테스트에서도 BE-SMART-HIV는 98.6% 정확도를 기록해 일반인 67.1%, 전문가 78.3%를 크게 앞섰다. 가장 주목할 점은 혈청전환(seroconversion) 조기 검출 능력으로, 25일 종단 패널에서 기존 LFA 대비 최대 8일 먼저 항체 출현을 감지했으며, 1,000배 희석 시료만으로도 ELISA 수준의 면역 동역학 (IgM 상승, 일시적 감소, IgG 성숙으로 이어지는 섬세한 패턴)을 재현할수 있었다.

이 연구의 의의는 단순한 민감도 개선을 넘어서서 "분석적으로 열등한 시료"로 여겨져 온 구강액을 고정밀 진단 시료로 재정의하고, 예측적 타액 면역학(predictive salivary immunology)이라는 새로운 개념을 제시한데에 있다. 특히 농축부와 검출부가 분리된 모듈식 설계이므로 인플루엔자, SARS-CoV-2 등 다른 감염병에도 확장성이 매우 높다. BE-SMART-HIV는 손으로 작동하는 농축 장치, 상용 LFA, 일반 스마트폰이라는 현실적 구성만으로 실험실급 성능을 구현했다는 점에서, 저자원 환경의 조기·비침습·반복 스크리닝이라는 난제에 실질적 해답을 제시하며 감염을 진단하는 것을 넘어 감염의 궤적을 추적·예측하는 차세대 현장진단의 방향을 제시한데에 의의가 있다.

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