Search
고려대, HIV `조기 진단 불가` 한계 넘었다… 침 한 방울로 8일 빨리 잡는다
2026.04.20 Views 69
고려대, HIV '조기 진단 불가' 한계 넘었다…
침 한 방울로 8일 빨리 잡는다
- 나노·AI 융합 플랫폼, 혈액 채취 없이 아프리카 등 의료 취약지 확산 차단
□ 고려대학교(총장 김동원) KU-KIST 융합대학원/융합에너지공학과 이정훈 교수 연구팀은 나노기술과 인공지능(AI)을 결합해 침 한 방울만으로 HIV(에이즈 바이러스) 초기 감염을 검출할 수 있는 구강액 기반 초고감도 진단 플랫폼 ‘BE-SMART-HIV’를 개발했다. 기존 신속진단키트로는 검출이 어려웠던 초기 HIV 감염을 효과적으로 포착하는 데 성공하여, 아프리카와 같은 저자원 환경에서의 조기 스크리닝에 돌파구를 제시했다.
□ HIV는 감염 초기 전파력이 가장 높지만, 이 시기에는 항체가 충분히 형성되지 않아 기존 신속진단키트로 검출이 어려웠으며, 특히 구강액(침)은 혈액 대비 항체 농도가 약 1,000배 낮고 단백분해효소에 의해 빠르게 분해되기 때문에 현장 진단(POCT)에서 활용이 사실상 제한적이었다. 이러한 한계로 저자원 환경에서의 대규모 조기 스크리닝에는 근본적인 제약이 존재했다.
*POCT(Point-of-Care Testing): 병원 검사실이 아닌 현장에서 즉시 수행 가능한 신속 진단 방식
□ 연구팀은 이를 해결하기 위해 생체공학적 농축(BE) 나노트랩과 AI 기반 판독 시스템(SMART)을 결합한 새로운 접근법을 제시하였다. BE 나노트랩은 항체와 같은 고분자 물질은 선택적으로 포획·농축하고 저분자 방해물질은 제거하는 역할을 수행하며 외부 전원 없이 현장에서 바로 작동하는 휴대형 장치로 설계돼 현장 적용성을 높였으며, 이를 통해 침 속 항체 신호를 약 20배 증폭시키는 데 성공하였다.
□ 또한 연구팀은 스마트폰 기반 AI 판독 시스템을 개발하였으며, 기존 COVID-19 신속진단 이미지 데이터를 활용한 전이학습을 적용해, 적은 수의 HIV 데이터만으로도 98.6%에 이르는 높은 정확도를 확보함. 이는 훈련받지 않은 일반인(67.1%)은 물론 임상 전문가(78.3%)의 판독 정확도까지 뛰어넘는 수치이다.
*전이학습(Transfer Learning): 기존에 학습된 AI 모델을 새로운 데이터에 맞게 재활용하여 적은 데이터로도 높은 성능을 구현하는 기법
□ 연구팀은 HIV-1 구강액 수준의 샘플을 통해 25일간 수집된 혈청전환(seroconversion) 환자 샘플 분석에서 기존 신속진단키트보다 최대 8일 빠른 시점에 초기 항체 출현을 포착했으며, 실험실 수준의 ELISA 검사에서만 관찰되던 IgM 출현과 IgG 성숙 등 미세한 면역 반응 패턴까지 재현하였다.
□ 이 플랫폼은 단순한 민감도 향상을 넘어, 기존에 ‘분석적으로 열등한 시료’로 여겨져 온 구강액을 고정밀 진단 시료로 재정의하고, ‘예측적 타액 면역학(predictive salivary immunology)’이라는 새로운 개념을 제시하였다. 농축 모듈과 검출 모듈이 분리된 모듈식 설계를 통해 인플루엔자, SARS-CoV-2 등 다양한 감염병 진단으로의 확장 가능성도 확인하였다.
□ 이정훈 교수는 “BE-SMART-HIV는 별도의 실험실 장비 없이도 상용 진단키트와 스마트폰만으로 고감도 분석이 가능하다”며 “저자원 환경에서의 조기 진단과 대규모 스크리닝 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라, 감염의 진행 양상을 추적·예측하는 차세대 진단 기술로 발전할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
□ 본 연구 성과는 국제 학술지 ACS Nano에 2026년 4월 16일 게재됐다.
*논문명: Nanotrap–AI Integration Enables Ultra-Sensitive Point-of-Care HIV Testing
*DOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.6c01808
□ 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 한국연구재단(NRF) 중견연구 지원사업과 보건복지부가 지원하는 한국보건산업진흥원(KHIDI) 보건의료기술 연구개발 사업의 지원을 받아 수행되었다.
왼쪽부터 교신저자 이정훈 (교수), 제1저자 박정수 (박사과정), 제1저자 이승민 (박사)
논문 표지 이미지 (ACS Nano)
□ HIV는 감염 초기 전파력이 가장 높지만, 이 시기에는 항체가 충분히 형성되지 않아 기존 신속진단키트로 검출이 어려웠으며, 특히 구강액(침)은 혈액 대비 항체 농도가 약 1,000배 낮고 단백분해효소에 의해 빠르게 분해되기 때문에 현장 진단(POCT)에서 활용이 사실상 제한적이었다. 이러한 한계로 저자원 환경에서의 대규모 조기 스크리닝에는 근본적인 제약이 존재했다.
*POCT(Point-of-Care Testing): 병원 검사실이 아닌 현장에서 즉시 수행 가능한 신속 진단 방식
□ 연구팀은 이를 해결하기 위해 생체공학적 농축(BE) 나노트랩과 AI 기반 판독 시스템(SMART)을 결합한 새로운 접근법을 제시하였다. BE 나노트랩은 항체와 같은 고분자 물질은 선택적으로 포획·농축하고 저분자 방해물질은 제거하는 역할을 수행하며 외부 전원 없이 현장에서 바로 작동하는 휴대형 장치로 설계돼 현장 적용성을 높였으며, 이를 통해 침 속 항체 신호를 약 20배 증폭시키는 데 성공하였다.
□ 또한 연구팀은 스마트폰 기반 AI 판독 시스템을 개발하였으며, 기존 COVID-19 신속진단 이미지 데이터를 활용한 전이학습을 적용해, 적은 수의 HIV 데이터만으로도 98.6%에 이르는 높은 정확도를 확보함. 이는 훈련받지 않은 일반인(67.1%)은 물론 임상 전문가(78.3%)의 판독 정확도까지 뛰어넘는 수치이다.
*전이학습(Transfer Learning): 기존에 학습된 AI 모델을 새로운 데이터에 맞게 재활용하여 적은 데이터로도 높은 성능을 구현하는 기법
□ 연구팀은 HIV-1 구강액 수준의 샘플을 통해 25일간 수집된 혈청전환(seroconversion) 환자 샘플 분석에서 기존 신속진단키트보다 최대 8일 빠른 시점에 초기 항체 출현을 포착했으며, 실험실 수준의 ELISA 검사에서만 관찰되던 IgM 출현과 IgG 성숙 등 미세한 면역 반응 패턴까지 재현하였다.
□ 이 플랫폼은 단순한 민감도 향상을 넘어, 기존에 ‘분석적으로 열등한 시료’로 여겨져 온 구강액을 고정밀 진단 시료로 재정의하고, ‘예측적 타액 면역학(predictive salivary immunology)’이라는 새로운 개념을 제시하였다. 농축 모듈과 검출 모듈이 분리된 모듈식 설계를 통해 인플루엔자, SARS-CoV-2 등 다양한 감염병 진단으로의 확장 가능성도 확인하였다.
□ 이정훈 교수는 “BE-SMART-HIV는 별도의 실험실 장비 없이도 상용 진단키트와 스마트폰만으로 고감도 분석이 가능하다”며 “저자원 환경에서의 조기 진단과 대규모 스크리닝 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라, 감염의 진행 양상을 추적·예측하는 차세대 진단 기술로 발전할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
□ 본 연구 성과는 국제 학술지 ACS Nano에 2026년 4월 16일 게재됐다.
*논문명: Nanotrap–AI Integration Enables Ultra-Sensitive Point-of-Care HIV Testing
*DOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.6c01808
□ 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 한국연구재단(NRF) 중견연구 지원사업과 보건복지부가 지원하는 한국보건산업진흥원(KHIDI) 보건의료기술 연구개발 사업의 지원을 받아 수행되었다.
왼쪽부터 교신저자 이정훈 (교수), 제1저자 박정수 (박사과정), 제1저자 이승민 (박사)
연구 논문 이미지
논문 표지 이미지 (ACS Nano)
file
