초록 ▼

본 과제에서는 혈액 감염증에 대해 신속하고 정확한 항생제 처리를 위해, 배양 과정 없이 혈액 내희박한 수의 균체를 활용해 감염 유발 세균 및 항생제 내성을 진단하는 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 옵소닌이 고정된 자성입자를 이용해 혈액에 존재하는 다양한 종류의 미생물을 분리하고, PNA 프로브로 종과 항생제 내성 유전자를 검출하는 것이 가능함을 입증한다. 또한, 대량의 샘플을 빠르게 처리하기 위한 진단 과정의 자동화와 형광 신호 분석을 위한 기계학습을 통한 이미지 분석법 등을 활용하여 사용자 편의성 증진을 목표로 한다.
위

본 과제에서는 혈액 감염증에 대해 신속하고 정확한 항생제 처리를 위해, 배양 과정 없이 혈액 내희박한 수의 균체를 활용해 감염 유발 세균 및 항생제 내성을 진단하는 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 옵소닌이 고정된 자성입자를 이용해 혈액에 존재하는 다양한 종류의 미생물을 분리하고, PNA 프로브로 종과 항생제 내성 유전자를 검출하는 것이 가능함을 입증한다. 또한, 대량의 샘플을 빠르게 처리하기 위한 진단 과정의 자동화와 형광 신호 분석을 위한 기계학습을 통한 이미지 분석법 등을 활용하여 사용자 편의성 증진을 목표로 한다.
위 목표를 달성하기 위해, 아래 내용을 연구개발 했다.
1. 혈액 내 세균 농축 방법 및 자성입자 최적화
- CR1이 고정된 자성 나노입자 기술을 활용하여 혈액 내 세균 농축 최적화
2. 박테리아 고정 및 형광 이미징 분석이 가능한 자기영동기반 진단디바이스 개발 및 자동화
- Well plate 기반 디바이스와 자석을 이용해 박테리아가 고정된 샘플에서 형광 이미지 획득
- 자동화분주기를 통한 대용량 FISH 샘플 처리 시스템 구축
- 자동화 시스템을 통한 내성균 동정 및 내성유전자 검출
3. 항생제 내성균의 동정을 위한 종 특이적 및 항생제 감수성 진단을 위한 프로브 설계
- 항생제 내성균을 대상으로 전장 유전체 분석 및 항생제 내성 유전자 확인
- 분석 결과를 토대로 종 특이적인 프로브와 항생제 내성 유전자 프로브 디자인
- 항생제 내성 유전자 프로브 성능 FISH 검증
4. 이미징 자동화 시스템
- LabView를 통한 샘플 이미징 시스템 자동화
- Machine learning 기반의 이미징 분석 방법 구축
5. 실험실 내 성능 평가
- 혈액에 박테리아를 주입한 인공 검체를 통한 자동화 시스템 진단 능력 평가
위 과정을 통해, 항생제 내성균을 동정하고 항생제 내성 유전자의 유무를 형광 신호를 통해 판단 할 수 있음을 보였다.

(출처 : 요약문 4p)

Abstract ▼

The goal of the project is to develop a method for diagnosing bloodstream infection-causing bacteria and antibiotic resistance by using a low number of microorganisms in the blood without a culture process for rapid and accurate treatment. It demonstrates that it is possible to isolate various types

The goal of the project is to develop a method for diagnosing bloodstream infection-causing bacteria and antibiotic resistance by using a low number of microorganisms in the blood without a culture process for rapid and accurate treatment. It demonstrates that it is possible to isolate various types of microorganisms present in blood using opsonin-magnetic particles and to characterize species and antibiotic resistance genes with PNA probes. In addition, it aims to improve user convenience by using automation of a diagnostic process to quickly process a large number of samples and image analysis methods through machine learning for ease of analysis of fluorescence signals.
To achieve the above goals, the following contents were researched.
1. Optimization of bacterial separation method and magnetic beads
- Optimize bacterial enrichment in blood by leveraging CR1 immobilized magnetic nanoparticle technology.
2. Development of a automate magnetophoresis-based diagnostic device for bacterial fixation and fluorescence imaging analysis
- Acquisition of fluorescence images from samples immobilized with bacteria using well plate-based devices and magnets.
- Develop the high-throughput FISH sample processing systems with automated pipette dispensers
- Identify antimicrobial resistance bacteria and detect their antibiotic resistance genes with automated systems
3. Probe design for species-specific and antibiotic susceptibility diagnosis for the identification of antibiotic-resistant bacteria
- Whole genome analysis and antibiotic resistance gene identification of antimicrobial resistant bacteria
- Design species-specific probes and antibiotic resistance gene probes
- FISH validation of antibiotic resistance gene probe
4. Automated imaging sysstem
- Automate a sample imaging system with LabView
- Machine-learning based approach for counting the bacteria from FISH image
5. In vitro sample validation
- Evaluate the diagnostic performance of the automated system through artificial samples injected with bacteria in the blood
Through the above process, we show that antibiotic-resistant bacteria can be identified and the presence of antibiotic resistance genes can be determined with fluorescence signals.

(source : Summary 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 목차 ... 3
• 요약문 ... 4
• Summary ... 5
• 학술연구개발용역과제 연구결과 ... 6
• 제1장 최종 목표 ... 6
• 제2장 국내외 기술 현황 ... 9
• 제3장 최종 연구 내용 및 방법 ... 13
• 제4장 최종 연구 결과 ... 21
• 제5장 연구결과 고찰 및 결론 ... 50
• 제6장 연구개발성과의 관리 및 활용계획 ... 52
• 제7장 연구용역과제 진행과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 55
• 제8장 기타 중요변경사항 ... 56
• 제9장 연구비 사용 내역 및 연구원 분담표 ... 57
• 제10장 참고문헌 ... 60
• 제11장 첨부서류 ... 62
• 끝페이지 ... 63