[논문]스마트 폰 기반 3D 프린팅 칩을 이용한 적혈구 변형성 측정

이수환; 홍현지; 염은섭; 송재민

doi:10.5407/jksv.2020.18.3.103

[국내논문] 스마트 폰 기반 3D 프린팅 칩을 이용한 적혈구 변형성 측정
Measurement of RBC (red blood cell) deformability using 3D Printed Chip combined with Smartphone 원문보기

한국가시화정보학회지= Journal of the Korean society of visualization, v.18 no.3, 2020년, pp.103 - 108

이수환 (School of Mechanical Engineering, PNU) , 홍현지 (School of Mechanical Engineering, PNU) , 염은섭 (School of Mechanical Engineering, PNU) , 송재민 (Department of Oral and Maxilofacial Surgery, Pusan National University (PNU))

Abstract ▼ AI-Helper

RBC (red blood cell) deformability is one of factors inducing blood shear thinning effect. Reduction of RBC deformability increases blood viscosity in high shear region. In this study, 3D printed chip with proper distribution of wall shear rate (WSR) was proposed to measure RBC deformability of blood samples. To fabricate 3D printed chip, the design of 3D printed chip determined through numerical simulation was modified based on the resolution of the 3D printer. For the estimation of pressure drop in the 3D printed chip, two bypass outlets with low and high WSR are exposed to atmospheric pressure through the needles. By positioning the outlet of needles in the gravity direction, the formation of droplets at bypass outlets can be captured by smartphone. Through image processing and fast Fourier transform (FFT) analysis, the frequency of droplet formation was analyzed. Since the frequency of droplet formation is related with the pressure at bypass, high pressure drop caused by reduction of RBC deformability can be estimated by monitoring the formation of blood droplets using the smartphone.

Keyword

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. Schematic diagram of the experimental setup to monitor droplet
그림 Fig. 2. Image processing & FFT for detecting droplet frequency
그림 Fig. 3. Simulation pressure drop with various channel shape.
그림 Fig. 4. Pressure normalized position for needle gauge
그림 Fig. 5. Frequency ratio depending on GA concentration

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

⁵⁾ 그러나 이런 방법은 형상의 변화 및 대량생산에 부적합할 수 있다. 본 실험에서는 보다 저렴한 제작 비용과 짧은 제작 시간을 특징으로 하는 Polyjet 방식의 3D 프린터를 사용하여 적혈구 변형성을 측정할 수 있는 칩을 제작하고자 한다. 그리고 이를 스마트폰을 이용하여 측정하려 한다.

가설 설정

실험결과를 해석할 때 Bypass의 유량이 내부유동에 영향을 주지 않을 만큼 소량으로 가정하였다. 그러나, 실제로는 두 Bypass를 통한 유출이 약 10% 정도로 시뮬레이션으로 예측한 약 3% 와 차이를 보였다.

제안 방법

본 실험에서는 보다 저렴한 제작 비용과 짧은 제작 시간을 특징으로 하는 Polyjet 방식의 3D 프린터를 사용하여 적혈구 변형성을 측정할 수 있는 칩을 제작하고자 한다. 그리고 이를 스마트폰을 이용하여 측정하려 한다.
3D printed chip의 세부 설계를 위해서 CFX 16.1 (ANSYS, Inc., USA)를 활용하여 내부 형상에 대한 해석이 진행되었다. 마이크로 단위에서는 층류 해석이 높은 정확도를 보여 시뮬레이션에 층류 해석을 적용하였다.
, USA)를 활용하여 내부 형상에 대한 해석이 진행되었다. 마이크로 단위에서는 층류 해석이 높은 정확도를 보여 시뮬레이션에 층류 해석을 적용하였다. 또한 모든 채널의 벽면에 대해 Non-slip condition을 적용하였다.
마이크로 단위에서는 층류 해석이 높은 정확도를 보여 시뮬레이션에 층류 해석을 적용하였다. 또한 모든 채널의 벽면에 대해 Non-slip condition을 적용하였다. 시뮬레이션에 사용된 액체는 1060 kg/m³의 밀도, 3 cP의 점도를 갖으며 일반적인 혈액의 물성치를 반영했다.
그 외의 조건은 상온에서 물을 기준으로 수행되었다. 점도 특성은 혈액의 전단 박화현상으로 인한 점도 변화가 크지 않은 점과, Feedback 설계 과정에서 시뮬레이션의 용이성을 고려하여 Newtonian fluid를 조건으로 두었다. 시뮬레이션에 사용되는 채널의 가장 얇은 부분이 140 µm 인 점을 고려하여 Elements size는 20 µm로 설정하였으며, 벽면 유동이 중요한 점을 고려하여 출입구를 제외한 모든 채널의 벽면에 대해 7개의 층을 형성하는 Inflation을 적용하였다.
점도 특성은 혈액의 전단 박화현상으로 인한 점도 변화가 크지 않은 점과, Feedback 설계 과정에서 시뮬레이션의 용이성을 고려하여 Newtonian fluid를 조건으로 두었다. 시뮬레이션에 사용되는 채널의 가장 얇은 부분이 140 µm 인 점을 고려하여 Elements size는 20 µm로 설정하였으며, 벽면 유동이 중요한 점을 고려하여 출입구를 제외한 모든 채널의 벽면에 대해 7개의 층을 형성하는 Inflation을 적용하였다. Inlet의 혈액 유량은 주사기 펌프의 스펙을 고려하여 30 mL/h를 기준으로 진행하였다.
그림 1과 같이 스마트폰을 활용한 영상획득 시스템을 구성하여 액적이 생성되는 빈도를 측정하였다. 촬영은 시판중인 스마트폰 카메라(Xiaomi, POCO F1)을 활용하였다.
그림 1의 우측 상단에 LPB(Low pressure bypass), HPB(High pressure bypass)로서 표기된 Bypass 구조는 간접적인 점압력 변화를 측정하기 위한 구조이다. Bypass의 유출구의 존재로 인한 내부 유동 영향을 최소화하기 위해 Bypass에는 표준규격의 주사 바늘이 장착 가능하도록 설계되었으며, 바늘은 액적 크기 균일화를 위해 끝부분이 평평한 Blunt needle을 사용하였다. Bypass 의 바늘 끝이 중력 방향을 향하게 장착하여, 혈액이 바늘을 통해 액적 형태로 배출시킨다.
샘플을 준비하였다. 또한 적혈구 변형성을 조절하기 위해 GA(Glutar aldehyde)용액을 각각 0.001%와 0.01% 농도로 첨가하여 적혈구를 경화시켰다.⁶⁾ 샘플은 주사기 펌프 (neMESYS, Centoni GmbH)를 이용하여 30 mL/h의 일정한 유량으로 3D printed chip 내로 주사 되었다.
스마트폰으로 촬영된 영상에서 액적 발생 영역을 관심 영역으로 설정하였다 (그림 2a). 그림 2b는 각 영상에 Otsu 방법을 적용하여 임계값을 얻고, 프레임 별로 이원화 처리된 비트맵 이미지로 변환하였다.
그림 3에 나타난 것과 같이 혈액이 유입 지점인 Inlet(0), 혈액 유출 지점인 Outlet(1)이 구현된 U 형, J 형, S 형 세 모델을 제안하였다. Inlet과 Outlet 두 지점의 사이에는 채널 폭이 감소하여 혈액의 전단변형률을 증가시켰다.
시뮬레이션 결과 J 형과 유사한 압력 강하를 나타냈고, 두 개의 곡선 채널을 조절하여 구현 가능한 압력 기울기가 J 형과 큰 차이를 보이지 않아 해당 형상을 통한 개선은 큰 효과가 없다 판단하였다. 또한, Polyjet 채널을 제작할 때 곡선 채널의 곡률 반경을 최대화하는 것이 보다 나은 인쇄 정확도를 보여 지름이 더 큰 J 형을 선정하였다.
최소 폭 0.5mm, 채널 깊이 깊이 0.3mm는 Polyjet 방식의 인쇄 해상도를 고려하여 선정하였다. 반복 시뮬레이션을 통해 채널 폭 감소 구간의 커브 바깥 지름은 30mm, 최대 폭 3mm를 선정하였으며 그림1의 우측 상단 나타난 것처럼 Bypass는 HPB, LPB 두 곳에 위치한다.
따라서 혈액 유출로 인한 내부 유동 영향을 최소화할 수있도록 적절한 바늘의 직경을 선정해야 한다. 이를 위해 표준 규격의 바늘을 바꿈에 따라 채널내 압력 변화를 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
15의 차이를 나타냈다. GA 처리가 적혈구 변형성에만 영향을 주었음을 관찰하기 위해 10 s^-1 이하의 전단율에서 점도계를 통해 샘플을 측정하였다. GA 처리혈액과 정상 혈액의 점도차이는 0.
적혈구 변형성이 혈액의 전단 박화 현상에 영향을 주는 전단율을 형성한 채널을 시뮬레이션을 통해 설계하고, 3D printed chip 내에 구현하였다. GA처리된 혈액 샘플과 정상 샘플에 대한실험을 진행하였고, 적혈구 변형성 감소가 Bypass 의 액적 빈도비에 끼치는 영향을 관찰하였다.
GA처리된 혈액 샘플과 정상 샘플에 대한실험을 진행하였고, 적혈구 변형성 감소가 Bypass 의 액적 빈도비에 끼치는 영향을 관찰하였다. 액적 빈도 비율을 통해 바늘 내부의 의도치 않은 점도변화 의한 영향을 배제시키고, 적혈구 변형성 감소를 거시적으로 관찰하였다.
GA처리된 혈액 샘플과 정상 샘플에 대한실험을 진행하였고, 적혈구 변형성 감소가 Bypass 의 액적 빈도비에 끼치는 영향을 관찰하였다. 액적 빈도 비율을 통해 바늘 내부의 의도치 않은 점도변화 의한 영향을 배제시키고, 적혈구 변형성 감소를 거시적으로 관찰하였다.

대상 데이터

또한 모든 채널의 벽면에 대해 Non-slip condition을 적용하였다. 시뮬레이션에 사용된 액체는 1060 kg/m³의 밀도, 3 cP의 점도를 갖으며 일반적인 혈액의 물성치를 반영했다. 그 외의 조건은 상온에서 물을 기준으로 수행되었다.
구성하여 액적이 생성되는 빈도를 측정하였다. 촬영은 시판중인 스마트폰 카메라(Xiaomi, POCO F1)을 활용하였다. 영상 획득률은 60 fps 이며, 영상 해상도는 0.
실험용 혈액 샘플은 혈장 점도 및 Hematocrit 농도 차이가 영향을 주는 것을 방지하기 위해 원심분리 처리를 통해 적혈구를 추출하여 인산 완충 생리식염수와 혼합해 20% Hematocrit을 지닌 샘플을 준비하였다. 또한 적혈구 변형성을 조절하기 위해 GA(Glutar aldehyde)용액을 각각 0.
⁶⁾ 샘플은 주사기 펌프 (neMESYS, Centoni GmbH)를 이용하여 30 mL/h의 일정한 유량으로 3D printed chip 내로 주사 되었다. 혈액 샘플은 부산대학병원에서 공급받았으며, 본 연구는 부산대학교 생명윤리의원회(H-1911-028-085)의 승인을 거쳐 진행되었으며 실험 과정에서 헬싱키 선언의 규정을 준수하였다.
3mm는 Polyjet 방식의 인쇄 해상도를 고려하여 선정하였다. 반복 시뮬레이션을 통해 채널 폭 감소 구간의 커브 바깥 지름은 30mm, 최대 폭 3mm를 선정하였으며 그림1의 우측 상단 나타난 것처럼 Bypass는 HPB, LPB 두 곳에 위치한다. Bypass 구조의 내경은 Polyjet 방식의 원통형 형상 최소해상도를 고려하여 0.

이론/모형

그림 2에 나타난 것과 같이 Bypass에 장착된 바늘에서 생성되는 액적의 빈도를 구하기 위해 이미지 프로세싱 처리와 FFT를 적용하였다. 스마트폰으로 촬영된 영상에서 액적 발생 영역을 관심 영역으로 설정하였다 (그림 2a).
시간에 따른 샘플의 공급으로 액적의 크기는 증가하고 일정 크기 이상의 액적은 아래로 떨어지게 된다. 이러한 주기적 변화를 분석하기 위해 FFT(fast Fourier transform)를 적용하였다 (그림 2d). 가장 메인 주파수를 액적 발생 주파수(f)로서 선정하였다.

성능/효과

그러나 모세혈관(3~4 µm)처럼 적혈구 지름(10 µm)보다 작은 구간, 혹은 세동맥과 같이 높은 전단율이 발생하는 구간에서는 적혈구에 변형이 발생하고 다양한 거동을 보이면서 혈액의 유동성을 높이게 된다.¹⁾ 혈액은 약 10 s^-1 이상의 전단변형률에 노출되었을 때 적혈구 변형이 발생하며, 전단 박화 현상(Shear thinning effect)에 의해 점도가 떨어져 유동저항이 감소하게 된다.²⁾
S 형은 J 형에서 채널 폭 감소 구간을 보다 가변적으로 조절하기 위해 곡선 채널을 추가한 형태이다. 시뮬레이션 결과 J 형과 유사한 압력 강하를 나타냈고, 두 개의 곡선 채널을 조절하여 구현 가능한 압력 기울기가 J 형과 큰 차이를 보이지 않아 해당 형상을 통한 개선은 큰 효과가 없다 판단하였다. 또한, Polyjet 채널을 제작할 때 곡선 채널의 곡률 반경을 최대화하는 것이 보다 나은 인쇄 정확도를 보여 지름이 더 큰 J 형을 선정하였다.
한편 30G의 바늘을 장착한 경우는 Bypass가 막힌 경우와 거의 동일한 압력 분포를 보이는 것으로 나타나, Bypass에 장착될 바늘을 30G로 선정하였다. 이때 Bypass를 통해 유출되는 유량을 Inlet의 유량으로 나눈 결과, Bypass를 통한 샘플 유출량은 3%로 나타났다.
보여준다. 경화를 위해 CA의 농도가올라 감에 따라 발생 주파수 비가 증가하는 것을 보면 적혈구 경화에 의해 HPB의 압력이 LPB 에 비해 상대적으로 크게 증가한 것을 확인할수 있다. 이를 통해 적혈구 경화에 의해 유동 저항이 증가하여 압력이 증가되었음을 알 수 있다.
2절에서 시뮬레이션에서 측정된 Bypass 유출량 3% 와 차이를 보인다. 실제 실험 시 원활한 시료의 제거를 위해 Outlet에 연결된 내경 1.5mm, 길이 10cm의 실리콘 관이 Outlet의 저항을 증가시켜, 실험에서는 Bypass의 유량이 증가한 것으로 예측된다.

후속연구

그러나, 실제로는 두 Bypass를 통한 유출이 약 10% 정도로 시뮬레이션으로 예측한 약 3% 와 차이를 보였다. 시뮬레이션으로 예측한 바와 달리 Bypass에서 발생하는 유량이 내부 전단 변형률 형성에 영향을 나타낼 수 있어 추후 실험에서 Bypass에서 발생하는 유량으로 인한 오차 발생을 보완할 필요가 있다.

참고문헌 (6)

Fischer T, M Stohr-Lissen, at al., 1978, "The red cell as a fluid droplet: tank tread-like motion of the human erythrocyte membrane in shear flow." Science, Vol. 202, pp.894-96.

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Kim Jeongho, at al. 2015, "Advances in the measurement of red blood cell deformability: A brief review" Journal of Cellular Biotechnology, vol. 1, no. 1, pp. 63-79.

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Kaczmarska M., at al., 2013, "Erythrocyte membrane properties in patients with essential hypertension." Cell Biochem Biophys., Vol. 67, 1089-102.

상세보기
Dormandy, H. at al., 1973, "Prognostic significance of rheological and biochemical findings in patients with intermittent claudication." Brit. Med. J. Vol. 4, pp. 581.
Youngchan Kim, Kyoohyun Kim, YongKeun Park, 2012, "Measurement Techniques for Red Blood Cell Deformability: Recent Advances" in Blood Cell., pp.167-194.
Asena, A., at al. 2018, "Glutaraldehyde - A Subtle Tool in the Investigation of Healthy and Pathologic Red Blood Cells" Front. Physiol., Vol.10, pp.514.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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