장현준(University of Chicago) | 전계 효과 트랜지스터와 다공성 막의 결합 그리고 딥 러닝 동역학 분석 [ACS Nano] | 웨비나

학술웨비나 개최완료

전계 효과 트랜지스터와 다공성 막의 결합 그리고 딥 러닝 동역학 분석 [ACS Nano]

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2024년 11월 07일 (목) 오전 10시
장현준(University of Chicago)

개요

							본 발표에서는 field-effect transistor (FET) 바이오센서가 결합된 종이 기반 분석 장치와 딥러닝 (DL)기반의 신호분석을 통하여 인간혈청내의 바이오마커의 고성능 분석이 가능한 진단 플렉폼을 소개합니다. FET 센서와 종이 기반 분석 장치를 결합함으로써, FET 바이오센서가 갖는 다양한 상용화 문제를 해결합니다. 종이 기반 분석장치는 시료 주입 후 특이적 효소반응을 통하여 양성자를 생성하고, 생성된 양성자는 FET 센서를 통하여 실시간으로 감지됩니다. 이 방법은 종이 기반 장치를 사용함에도 불구하고, FET 센서의 고감도 특성을 유지하고 기존의 FET바이오센서의 제조 공정을 간소화 시키며, 단일 시료 주입과 일회용 카트리지를 사용하여 3분 이내의 측정시간과 테스트 당 비용을 $0.15 미만으로 달성하였습니다. 측정된 결과는 최적화된 DL 알고리즘을 통해 시료 매트릭스의 간섭효과 및 측정간 반응 속도의 편차 문제를 효과적으로 해결하고, 표적 분석물의 농도를 정확하게 정량화합니다. 이 플랫폼은 실제 환자 혈청을 사용하여 혈청내의 콜레스테롤의 정량측정을 통하여 입증되었으며, DL에 의해 예측된 콜레스테롤 수치는 CLIA 인증 측정 장비에서 얻은 결과와 비교하여 상관계수(r2)가 0.976 이상, 변동 계수(CV)는 6.46% 미만으로 나타났습니다. 이 플랫폼은 면역분석 및 분자진단등을 포함한 다양한 고감도 의료진단분야에 적용하는 것이 가능하며 다중 진단의 가능성을 열어줍니다. 또한, 실제 환자시료 측정에 있어서 보다 빠르고 정확한 진단을 가능하게 하여 맞춤형 환자 관리를 가능하하게 함으로서, 의료 환경의 질을 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 기대합니다.