의료 진단의 패러다임이 조기진단에 의한 예방 및 상시 질병 관리로 바뀌면서 정보통신 기술을 활용한 스마트 헬스케어 분야가 부상하고 있다. 따라서, 현재 ICT 기반의 사물인터넷, 인공지능, 스마트폰과 같은 첨단 기술이 의료시스템에 빠르게 융합되어 이에 상응하는 정밀 진단 및 분석 기술의 발전이 요구되고 있다. 본 연구에서는 스마트 ...
의료 진단의 패러다임이 조기진단에 의한 예방 및 상시 질병 관리로 바뀌면서 정보통신 기술을 활용한 스마트 헬스케어 분야가 부상하고 있다. 따라서, 현재 ICT 기반의 사물인터넷, 인공지능, 스마트폰과 같은 첨단 기술이 의료시스템에 빠르게 융합되어 이에 상응하는 정밀 진단 및 분석 기술의 발전이 요구되고 있다. 본 연구에서는 스마트 헬스케어에 폭넓게 활용 될 수 있는 전기신호 기반의 조기진단용 질병 모니터링 플랫폼을 개발 하였다. 이 플랫폼에 적용된 이온 감응 전계 효과 트랜지스터 (Ion-sensitive field-effect transistor, ISFET) 기반의 검출 시스템은 실시간으로 빠르게 진단할 수 있을 뿐만이 아니라, 측정 데이터 전송이 가능한 소형화 진단 장비에 접목시킬 수 있기 때문에 상용화 진단 플랫폼으로 확장하는데 유리하다. 상용화 진단 플랫폼을 개발하기 위해 민감도와 재현성을 증폭시킬 수 있는 Dual-gate 구조의 FET와 1회용 센싱파트를 도입하였고, 항체 고정화 방법과 단백질 블로킹 층을 센싱 표면에 최적화하여 임상샘플 및 현장샘플에서 안정적인 검출 신호를 얻을 수 있었다. 또한, PCB 기반의 진공 패키징 된 FET 칩을 제작하였고, 측정 시스템을 소형화시켜 현장검사 (Point-of-care testing)를 가능하게 하였다. 이러한 플랫폼의 다양한 질병 진단의 적용 가능성을 확인하기 위해 조기진단이 어려웠던 전립선암, 대장암을 비침습적인 방법을 통해 진단하였고, 고위험 바이러스성 질병을 일으키는 조류 인플루엔자 바이러스 (AI 바이러스)를 추가로 선정하여 검출 실험을 진행했다. 먼저, 임상중개연구로, 전립선암, 대장암의 경우, 암을 진단하는데 사용되는 소변과 혈청 기반의 임상샘플을 활용하여, 각 시료에 존재하는 극미량의 바이오마커 (1 fg/ml ~ 100 ng/ml)를 성공적으로 검출하였고, 추가로 대량 (수백 개)의 임상샘플을 측정한 후 통계 분석하여 임상적 유의성을 확인하였다. 다음으로, AI 바이러스의 경우, BSL-3 실험실에서 실제 조류 분변샘플 분석에 활용하였고, 다양한 아형을 동시에 진단할 수 있는 단백질을 20분 만에 고감도로 검출했다. 이러한 결과는, 소형화된 FET 진단 플랫폼이 다양한 질병 진단에 활용될 수 있는 가능성을 보여주었고, 추후 측정 데이터 전송 기술 및 인공지능을 융합하여 스마트 헬스케어 시대에 걸맞는 바이오 센싱 플랫폼으로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
의료 진단의 패러다임이 조기진단에 의한 예방 및 상시 질병 관리로 바뀌면서 정보통신 기술을 활용한 스마트 헬스케어 분야가 부상하고 있다. 따라서, 현재 ICT 기반의 사물인터넷, 인공지능, 스마트폰과 같은 첨단 기술이 의료시스템에 빠르게 융합되어 이에 상응하는 정밀 진단 및 분석 기술의 발전이 요구되고 있다. 본 연구에서는 스마트 헬스케어에 폭넓게 활용 될 수 있는 전기신호 기반의 조기진단용 질병 모니터링 플랫폼을 개발 하였다. 이 플랫폼에 적용된 이온 감응 전계 효과 트랜지스터 (Ion-sensitive field-effect transistor, ISFET) 기반의 검출 시스템은 실시간으로 빠르게 진단할 수 있을 뿐만이 아니라, 측정 데이터 전송이 가능한 소형화 진단 장비에 접목시킬 수 있기 때문에 상용화 진단 플랫폼으로 확장하는데 유리하다. 상용화 진단 플랫폼을 개발하기 위해 민감도와 재현성을 증폭시킬 수 있는 Dual-gate 구조의 FET와 1회용 센싱파트를 도입하였고, 항체 고정화 방법과 단백질 블로킹 층을 센싱 표면에 최적화하여 임상샘플 및 현장샘플에서 안정적인 검출 신호를 얻을 수 있었다. 또한, PCB 기반의 진공 패키징 된 FET 칩을 제작하였고, 측정 시스템을 소형화시켜 현장검사 (Point-of-care testing)를 가능하게 하였다. 이러한 플랫폼의 다양한 질병 진단의 적용 가능성을 확인하기 위해 조기진단이 어려웠던 전립선암, 대장암을 비침습적인 방법을 통해 진단하였고, 고위험 바이러스성 질병을 일으키는 조류 인플루엔자 바이러스 (AI 바이러스)를 추가로 선정하여 검출 실험을 진행했다. 먼저, 임상중개연구로, 전립선암, 대장암의 경우, 암을 진단하는데 사용되는 소변과 혈청 기반의 임상샘플을 활용하여, 각 시료에 존재하는 극미량의 바이오마커 (1 fg/ml ~ 100 ng/ml)를 성공적으로 검출하였고, 추가로 대량 (수백 개)의 임상샘플을 측정한 후 통계 분석하여 임상적 유의성을 확인하였다. 다음으로, AI 바이러스의 경우, BSL-3 실험실에서 실제 조류 분변샘플 분석에 활용하였고, 다양한 아형을 동시에 진단할 수 있는 단백질을 20분 만에 고감도로 검출했다. 이러한 결과는, 소형화된 FET 진단 플랫폼이 다양한 질병 진단에 활용될 수 있는 가능성을 보여주었고, 추후 측정 데이터 전송 기술 및 인공지능을 융합하여 스마트 헬스케어 시대에 걸맞는 바이오 센싱 플랫폼으로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
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