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KAIST, 정확도 88.6% '치매' 진단기 개발

기사입력 : 2020년01월15일 10:08

최종수정 : 2020년01월15일 10:08

[서울=뉴스핌] 김지완 기자 = KAIST는 신소재공학과 박찬범 교수와 스티브 박 교수 공동 연구팀이 혈액으로 알츠하이머병을 진단할 수 있는 센서 개발에 성공했다고 15일 밝혔다.

연구팀이 개발한 진단 센서를 활용해 혈액 내에 존재하는 베타-아밀로이드 및 타우 단백질 등 알츠하이머병과 관련한 4종의 바이오마커 농도를 측정·비교하면 민감도는 90%, 정확도 88.6%로 중증 알츠하이머 환자를 구별해 낼 수 있다.

[서울=뉴스핌] 김지완 기자 = 혈액 내에 존재하는 총 4종의 바이오마커 농도를 측정해 알츠하이머병 환자를 구별하는 고밀도로 정렬된 카본 나노튜브 기반 저항 센서의 모식도와 진단 성능 . [제공=KAIST] 2020.01.15 swiss2pac@newspim.com

김가영 박사과정·김민지 석사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지'네이처 커뮤니케이션스(Nature communications)' 지난 8일자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Clinically accurate diagnosis of Alzheimer's disease via multiplexed sensing of core biomarkers in human plasma)

알츠하이머병은 치매의 약 70%를 차지하는 대표적인 치매 질환이다. 현재 전 세계 65세 이상 인구 중 10% 이상이 이 질병으로 인해 고통을 받고 있다.

하지만 현재의 진단 방법은 고가의 양전자 단층촬영(PET) 또는 자기공명영상진단(MRI) 장비를 사용해야만 하기에 많은 환자를 진단하기 위해서는 저렴하면서도 정확한 진단 기술개발의 필요성이 제기돼 왔다.

연구팀은 랑뮤어 블라젯(Langmuir-blodgett)이라는 기술을 이용해 고밀도로 정렬한 탄소 나노튜브(Carbon nanotube)를 기반으로 한 고민감성의 저항 센서를 개발했다. 탄소 나노튜브를 고밀도로 정렬하게 되면 무작위의 방향성을 가질 때 생성되는 접합 저항(Tube-to-tube junction resistance)을 최소화할 수 있어 분석물을 더 민감하게 검출할 수 있다.

실제로 고밀도로 정렬된 탄소 나노튜브를 이용한 저항 센서는 기존에 개발된 탄소 나노튜브 기반의 바이오센서들 대비 100배 이상의 높은 민감도를 보였다.

연구팀은 고밀도로 정렬된 탄소 나노튜브를 이용해 혈액에 존재하는 알츠하이머병의 바이오마커 4종류를 동시에 측정할 수 있는 저항 센서 칩을 제작했다.

알츠하이머병의 대표적인 바이오마커인 베타-아밀로이드 42 (β-amyloid42,), 베타-아밀로이드 40 (β-amyloid40), 총-타우 단백질 (Total tau proteins) 및 과인산화된 타우 단백질 (Phosphorylated tau proteins)은 그 양이 알츠하이머병의 병리와 직접적인 상관관계를 가지기 때문에 알츠하이머병 환자를 구별해 내는 데 매우 유용하다.

고밀도로 정렬된 탄소 나노튜브 기반 센서 칩을 이용해 실제 알츠하이머 환자와 정상인의 혈액 샘플 내에 존재하는 4종의 바이오마커 농도를 측정 하고 비교한 결과, 민감도와 선택성은 각각 90%, 그리고 88.6%의 정확도를 지녀 중증 알츠하이머 환자를 상당히 정확하게 진단할 수 있음을 확인했다. 연구팀이 개발한 고밀도로 정렬된 탄소 나노튜브 센서는 측정방식이 간편하고, 제작비용도 저렴하다.

박찬범 교수는 "본 연구는 알츠하이머병으로 이미 확정된 중증환자들을 대상으로 진행하였다. 향후 실제 진료 환경에 활용하기 위해서는 경도인지장애 (Mild cognitive impairment) 환자의 진단 가능성을 테스트하는 것이 필요하다"며 "이를 위하여 경도인지장애 코호트, 치매 코호트 등의 범국가적인 인프라 구축이 필수적이며, 국가 공공기관의 적극적인 연구 네트워크 구축 및 지원의 장기성 보장이 요구된다"고 강조했다.

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 리더연구자 지원사업과 충남대병원 및 충북대병원 인체자원은행의 지원을 받아 수행됐다.

swiss2pac@newspim.com

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