부산대 연구진이 사람의 호흡 가스 성분만으로 폐암 발병 여부를 진단해내는 휴대용 나노-바이오 전자코* 시스템 개발에 성공했다. 

* 전자코: 동물의 후각 기관을 모방해 VOCs(Volatile Organic Compounds, 휘발성유기화합물) 냄새를 구별하는 데 특화된 감지 소자

나노과학기술대학 나노에너지공학과 오진우 교수팀과 의과대학 의학과 장철훈 교수팀, 융합의과학과 권상모 교수팀, 의학과 김윤성 교수팀이 공동연구를 통해 포집된 호흡가스를 실시간으로 분석해 폐암을 진단하는 나노-바이오 전자코 시스템을 만들어냈다. 차세대 바이오전자 분야의 주요 소재로 주목 받고 있는 M13 박테리오파지를 사용해 호흡만으로 폐암을 진단할 수 있는 휴대용 바이오-나노 전자코를 개발한 것이다.

과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 미래소자디스커버리과제 및 중견연구자과제를 통해 수행한 이번 연구는 ‘A DNA-derived phage nose using machine learning and artificial neural processing for diagnosing lung cancer(머신러닝과 인공신경처리를 이용한 폐암 진단용 DNA 유래 파지 코)’라는 논문명으로 네덜란드 Elsevier사에서 발행하는 바이오 센서 분야의 세계적 학술지인 『바이오센서스 앤드 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics)』 12월 15일자에 게재될 예정이다.

- 논문 링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0956566321006047

이번 연구에는 오진우, 장철훈, 김윤성, 권상모 교수 등 4명의 교신저자를 포함해 부산대 및 양산부산대병원 소속 연구자들이 참여했다. 특히 논문 제1저자인 이종민 박사는 이번 연구와 관련된 성과를 바탕으로 올해 2학기 한림대 나노융합스쿨 조교수로 임용되기도 했다. 

<그림> 나노-바이오 전자코의 개념
(a) 사람의 후각 기관에는 다양한 반응성을 보유한 수용체들이 수백만 개 존재한다. 이들이 매우 다양한 종류의 복합적인 반응성을 나타내는 이유는 표면 단백질 발현과 관계되는 유전 정보가 상이하기 때문이다. 이번 연구에서 적용한 바이오-나노 물질인 M13 박테리오파지 또한 유전 정보 제어가 표면 반응성 제어로 이어지는 것이 규명돼 있다.  연구팀은 자연에 존재하는 20종 아미노산을 각각 발현되도록 제어한 20종 파지를 개발하고 이것을 바이오-나노 전자코 제작에 사용했다. 
(b) 20종 파지의 유전 정보 (c) 20종 파지로 제작된 20개 파지 필름 및 배치도

호흡에 기반한 질병진단은 비침습으로 이뤄져 진단과정에 대한 수검자의 거부감이 거의 없고 비접촉 검사가 가능해 대규모 모니터링에 적합하기 때문에 호흡기 질환 대유행 상황(COVID-19)에서 특히 주목받고 있다. 질병이 있는 경우 대사과정에 영향을 주어 호흡 성분에 변화가 있음이 호흡에 대한 초정밀 질량분석 연구를 통해 증명됐는데, 특히 냄새에 기반해 물질을 검출하는 ‘전자코’가 가장 적합한 것으로 알려져 있으며 관련 연구가 활발하게 진행 중이다.

뛰어난 후각 감지 능력을 보유한 훈련된 탐지견(K9)은 호흡의 냄새 및 소변 냄새를 기반으로 질병진단에 활용될 수 있다. 전자코는 이러한 탐지견의 후각 능력을 성취하는 것이 가장 큰 목적이다. 탐지견 수준의 후각 능력이 획득된다면 전자코로 받아들인 데이터는 정량·수치해석적 분석이 가능하기 때문에 탐지견의 도움을 받는 것보다 월등히 우수한 효과를 거둘 것으로 기대할 수 있다.

기존에 여러 유·무기 수용체를 감지부로 사용하는 전자코들이 개발됐지만, 탐지견의 후각 능력을 성취하기 위해 필요한 개의 후각 수용체 220만개와 유사한 교차반응성을 공학적으로 구현하기란 쉽지 않았다.

연구팀은 이를 극복하기 위해 동물의 후각 인지 기능의 해부학적인 형태(교차반응성 다중 수용체 사용)를 모방한 기존 전자코를 넘어 인지 과정에서 신경망이 동작하는 원리를 적용하는 것이 필요하다는 가설을 세우고, M13 박테리오파지를 유전공학 방법으로 DNA를 조작해 그에 상응하는 화학 특성을 탑재했다. 

외가닥 DNA 바이러스 중 하나인 M13 박테리오파지는 폭 6.6nm, 길이 880nm인 바이오 물질이며 2700여 개의 표면 단백질이 중심의 외가닥 DNA를 나선형으로 감고 있다. 각각의 표면 단백질은 양 끝단에 DNA 조작을 통해 원하는 아미노산을 배치할 수 있으며 이로 인해 각각의 유전자 type M13 파지는 특유한 반응성을 보유한 수용체로 작동할 수 있다.

M13 박테리오파지의 반응성은 파지가 외부 물질(VOCs)에 노출될 경우 흡착친화도에 비례해 물질의 흡착정도가 변해 나타나는 센서의 색 변화를 정량적으로 분석함으로써 구할 수 있다.

연구팀은 자연에 존재하는 20종의 아미노산이 각각 발현돼 자연의 모든 반응성을 대표하도록 설계된 20종의 M13 박테리오파지를 유전자 조작 기법을 사용해 개발했다. 20종의 M13 박테리오파지는 DNA 조작으로 변경 가능한 표면 화학 특성 전체 범위를 포함한다.

자기 조립 기술을 이용해 M13 박테리오파지 색 필름을 제작했으며, 기초 VOCs에 대한 반응성이 실험적으로 측정됐다. VOCs에 대한 계층분석을 통해 나노-바이오 전자코가 구별 능력이 뛰어남을 확인했다. 

1차적으로 바이오-나노 전자코에 이미지 처리에 사용되는 딥러닝을 적용해 정상인 31명, 폐암환자 31명의 호흡 가스를 분석했을 때 75% 이상 성공적으로 진단함을 확인했다. 최종적으로는 패턴분리*를 적용해 바이오-나노 전자코에서 발생한 신호를 분석했으며, 폐암환자와 정상인의 호흡을 유의미하게 분리하는 수용체 조합을 탐색해 이를 학습하고 분류에 적용해 86% 이상 분류 성공률을 높였다.

* 패턴분리: 인지 과정에는 감지 기관을 통해 수없이 많은 정보들이 들어온다. 이 정보를 효과적·효율적으로 처리하기 위해 동물의 신경망은 이를 선택적으로 받아 처리 과정에 사용하며, 이를 패턴분리(pattern separation)라 부른다.

이번 연구를 통해 개발한 유전자 조작된 M13 파지 기반 나노-바이오 전자코 및 그 개발 방법론은 폐암 진단뿐 아니라 질병에 의해 호흡 성분에 변화가 있다고 알려진 여러 호흡기 질환, 당뇨와 같은 대사질환 진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다. 이에 더 확장해 가스 성분 분석, 유해물질 검출, 농수산물의 원산지 판별 등 다양한 플랫폼으로 널리 적용·활용할 수 있을 것으로 보고 있다. 

이번 연구를 주도한 오진우 교수는 “이번 연구가 나노-바이오 전자코의 실용적 응용의 기틀을 마련했다”고 밝혔다. 그는 “전자코가 호흡 기반 진단처럼 복잡하고 복합적인 가스 분석에 적용될 수 있음을 입증하였으며 이를 바탕으로 체계적인 전자코 개발 방법론을 제시할 수 있었다”며 “실험실 수준의 검증을 넘어 실제 환자 호흡을 사용하여 검증하였기 때문에 현장에 바로 적용할 수 있는 시스템에 더 가까워졌다”고 평가했다. 

* 상단 인물사진: 왼쪽부터 김윤성·권상모·장철훈·오진우 교수

[Abstract]

A DNA-derived phage nose using machine learning and artificial neural processing for diagnosing lung cancer

There is a growing interest in electronic nose-based diagnostic systems that are fast and portable. However, existing technologies are suitable only for operation in the laboratory, making them difficult to apply in a rapid, non-face-to-face, and field-suitable manner. Here, we demonstrate a DNA-derived phage nose (D2pNose) as a portable respiratory disease diagnosis system requiring no pretreatment. D2pNose was produced based on phage colour films implanted with DNA sequences from mammalian olfactory receptor cells, and as a result, it possesses the comprehensive reactivity of these cells. The manipulated surface chemistry of the genetically engineered phages was verified through a correlation analysis between the calculated and the experimentally measured reactivity. Breaths from 31 healthy subjects and 31 lung cancer patients were collected and exposed to D2pNose without pretreatment. With the help of deep learning and neural pattern separation, D2pNose has achieved a diagnostic success rate of over 75% and a classification success rate of over 86% for lung cancer based on raw human breath. Based on these results, D2pNose can be expected to be directly applicable to other respiratory diseases.

Professor Jin-Woo Oh from College of Nano Science and Technology PNU and Pusan National University Yangsan Hospital conducted joint research in development of a nano-bio electronic nose that can diagnose lung cancer by differentiating respiratory gases. This study was conducted through the Future Material Discovery Project and the Senior Researcher Project supported by the Ministry of Science and ICT and the National Research Foundation of Korea. The publication title of this study is “A DNA-derived phage nose using machine learning and artificial neural processing for diagnosing lung cancer”. It was published in 『Biosensors and Bioelectronics』 (Vol. 194, Page. 113567), a worldwide renowned academic journal in the sensor field (Impact factor: 10.618 / JCR 3% in Analytic Chemistry). 

The corresponding author is Professor Jin-Woo Oh (Department of Nanoenergy Engineering, Pusan National University).

- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0956566321006047

(2021.12.8.)