인공지능으로 전류의 미세한 변화를 구별하여 정확히 식별

지난해 11월 오사카대학 산업과학연구소의 가와이 토모지 특임교수 등이 이끄는 연구팀이 나노포어 센서와 인공지능(AI) 기술을 결합한 새로운 단일 입자 검출법을 이용해 인플루엔자 바이러스 유형(A형, B형, A아형)을 정확히 식별하는 데 성공했다. 

기존 독감 형태 판정은 면역 크로마토그래피 검사 키트에 나타나는 마커의 유무를 숙련자가 육안으로 판단하는 형식으로 이루어졌다. 따라서 바이러스 수가 적은 감염 초기 단계에는 판정이 어렵고 그 적중률도 개인의 능력에 의존할 수밖에 없었다. 

가와이 특임교수 연구팀은 직경 300나노미터의 구멍을 뚫은 수십 나노미터 두께의 질화실리콘 막을 통과하는 이온 전류를 측정하는 나노포어(Nanopore) 법을 이용해 인플루엔자 바이러스가 소량(10개 이하) 존재하는 상태에서도 검출 가능한 방법을 개발했다. 여기서는 기계학습에 의한 패턴 인식 기술을 이온 전류 신호 분석에 응용했다. 그 결과 인플루엔자 바이러스 입자 1개로 72%, 20개 이상으로 95% 이상의 정확도로 인플루엔자 바이러스의 형태를 판별할 수 있었다. 

이 연구 성과는 영국 과학 잡지 「Scientific Reports」에 11월 2일 공개됐다.

감염증의 유행을 저지하는 데 활용

박막 주변을 생리식염수 등 전해액으로 채우고 전압을 걸어주면 나트륨이온이나 염화물이온과 같은 전기를 띤 입자(이온)가 박막의 구멍을 통과하면서 전류가 흐른다. 인플루엔자 바이러스도 생리식염수 안에서는 약간의 마이너스 전기를 띠기 때문에 전압을 걸어주면 박막 구멍을 통과한다. 이 때 이동한 바이러스의 체적분 만큼의 구멍이 작아지므로 이온의 이동이 방해를 받아서 순간적으로 전류가 줄어든다.

인플루엔자 바이러스의 형태가 달라짐에 따라서, 전류 파형도 약간 달라진다. 이것은 인플루엔자 바이러스의 형태별로 표면에 있는 단백질의 종류가 다르기 때문이다. 연구팀은 인플루엔자 바이러스의 형태별로 파형 변화를 인공지능으로 학습시켜 인간의 육안으로는 구별되지 않는 약간의 전류 파형의 차이로부터 인플루엔자 바이러스의 형태를 판별할 수 있었다.

연구팀은 의료기관이나 공항뿐 아니라 향후 가정에서도 사용할 수 있는 장치를 개발할 계획이다. 이미 인간의 타액이나 비강의 점막 등으로 검사하는 프로토타입을 완성했다. 가격 측면에서 기존 검사 키트에 비해 비싸지만, 규모의 경제가 달성되면 저렴하게 검사가 가능해질 것으로 기대하고 있다. 

현직에서 물러난 가와이 교수는 현재 자신의 연구 성과를 사업화하고 보급하는 데 앞장서고 있다.