카이스트, 지난 19일 '네이처 메소드' 논문 게재
카이스트(KAIST)는 윤영규 전기및전자공학부 교수 연구팀이 기존 기술 대비 10배 이상 정밀하게 생체 형광 신호 측정을 가능하게 하는 인공지능(AI) 영상 분석 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.
최근 유전공학 기술의 발전으로 형광현미경을 활용해 살아있는 생체조직 내 신호를 형광신호로 변환해 연속적으로 촬영하고 측정하는 기술들이 개발되어 활용되고 있다. 그러나, 생체조직에서 방출되는 형광신호가 미약하기 때문에 빠르게 변화하는 신경세포의 전기신호 등의 신호를 측정할 경우, 매우 낮은 신호대잡음비를 가지게 돼 정밀한 측정이 어려워지게 된다.
연구팀은 별도의 학습 데이터 없이, 낮은 신호대잡음비를 가지는 형광현미경 영상으로부터 데이터의 통계적 분포를 스스로 학습해 영상의 신호대잡음비를 10배 이상 높여 생체신호를 정밀 측정할 수 있는 기술을 개발했다.
이를 활용하면 각종 생체 신호의 측정 정밀도가 크게 향상될 수 있어 생명과학 연구 전반과 뇌 질환 치료제 개발에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 윤 교수는 “다양한 형광 이미징 장비를 활용하는 연구자들이 별도의 학습 데이터 없이도 쉽게 활용 가능한 기술로, 새로운 생명현상 규명에 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
이 기술은 윤영규 교수팀 주도하에 KAIST 신소재공학과 장재범 교수, KAIST 의과학대학원김필한 교수, 충남대학교, 서울대학교, 하버드대학, 보스턴대학, 앨런 연구소, 웨스트레이크대학 연구진들과 다국적, 다학제간 협력을 통해서 개발됐다.
한국연구재단 지원으로 수행된 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 메소드(Nature Methods)'에 지난 19일 온라인 게재됐고, 10월호 표지 논문으로 선정됐다.
AI포스트(AIPOST) 윤영주 기자 aipostkorea@naver.com