카이스트, 생체조직신호 10배 이상 정밀측정 기술 개발

▲왼쪽부터 카이스트 전기및전자공학부 윤영규 교수, 공동 1저자인 엄민호·한승재 연구원. 사진=카이스트

[에너지경제신문 김철훈 기자] 카이스트(KAIST, 총장 이광형) 전기 및 전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술보다 10배 이상 정밀하게 생체 형광신호를 측정할 수 있는 인공지능(AI) 영상분석 기술을 개발했다.

21일 카이스트에 따르면, 윤교수 연구팀이 개발한 기술은 별도의 학습 데이터 없이 낮은 신호대잡음비를 가지는 형광현미경 영상으로부터 데이터의 통계 분포를 스스로 학습해 영상의 신호대잡음비를 10배 이상 높여 생체신호를 정밀 측정할 수 있는 기술이다.

연구팀은 새 기술을 활용하면 각종 생체신호의 측정 정밀도가 크게 향상돼 생명과학연구 전반과 뇌질환 치료제 개발에 폭 넓게 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

이같은 기대감을 반영해 기술명을 ‘서포트(SUPPORT:Statistically Unbiased Prediction utilizing sPatiOtempoRal information in imaging daTa)’라고 붙였다.

윤영규 교수는 "다양한 형광 이미징 장비를 활용하는 연구자들이 별도의 학습 데이터 없이도 쉽게 활용가능한 기술로, 새로운 생명현상 규명에 폭넓게 활용될 수 있을 것"이라고 말했다.

공동 제1저자인 엄민호 연구원은 "특히, 서포트 기술은 밀리초 단위로 변하는 신경세포의 활동전위를 광학적으로 정밀하게 측정할 수 있어 뇌과학 연구에 매우 유용할 것이다"라고 부연설명했다.

또다른 공동 제1저자 한승재 연구원도 "서포트 기술은 형광현미경 영상 내 생체 신호의 정밀 측정을 위해 개발됐지만, 일반적인 타임랩스 영상의 품질을 높이기 위해서도 폭넓게 활용가능하다"라고 말했다.

서포트 기술은 카이스트 전기및전자공학부 윤영규 교수팀의 주도 아래 카이스트 신소재공학과(장재범 교수)과 의과학대학원(김필한 교수)을 비롯해 충남대학교, 서울대학교, 하버드대학, 보스턴대학, 앨런 연구소, 웨스트레이크대학 연구진들이 다국적다학제 간 협력체제를 구축해 개발됐다.

이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며 국제 학술지 ‘네이처 메소드(Nature Methods)’ 9월 19일자로 온라인 게재됐고, 10월호 표지 논문으로도 선정됐다.