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인공지능이 적혈구 나이 맞춘다

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2018년 04월 30일 14:56 프린트하기

몸이 나이 들듯 혈액 속 적혈구도 나이가 든다. 노화가 일어난 적혈구는 각종 심혈관 질환을 일으킬 수 있기 때문에 빠르고 정확한 진단이 필요하다. 이상준 포스텍 기계공학과 교수팀은 디지털 홀로그래픽 현미경으로 촬영한 적혈구 사진에 나타난 모양을 기반으로 적혈구의 노화를 진단하는 기계학습형 인공지능(AI)을 개발했다. 

 

화살표가 가르키는 적혈구가 유극적혈구다. 적혈구 막에 짧은 돌기가 나 있는 모습을 확인할 수 있다. - flickr 제공
화살표가 가리키는 적혈구가 유극적혈구다. 적혈구 막에 짧은 돌기가 나 있는 모습을 확인할 수 있다. - flickr 제공

건강한 적혈구는 둥그런 원판 모양이지만, 시간이 지나면 막에 짧은 돌기가 나 있는 유극적혈구(echinocyte) 형태로 변하며, 더 오래 되면 구 모양의 구상적혈구(spherocytosis)로 바뀐다. 나이 든 적혈구는 혈액 속 산소와 이온 전달 능력이 떨어진다. 만약 이런 혈액을 잘못 수혈할 경우 환자의 사망률에도 영향을 미칠 수 있다. 


이 교수팀은 섭씨 4도에서 42일간 적혈구를 보관하며, 디지털 홀로그래픽 현미경으로 세 가지 형태를 모두 관찰했다. 디지털 홀로그래픽 현미경은 시료에 레이저 빔을 쏜 뒤, 반사되거나 회절되는 빛이 간섭현상을 일으키며 생기는 간섭 무늬를 이용해 3차원 영상을 얻어낸다. 

 

적혈구 형태를 확인하기 위해 개발된 기계학습 인공지능의 개요도. 오른쪽 그래프를 보면 정확도가 97%에 달하는 것을 확인할 수 있다. - 한국연구재단 제공
적혈구 형태를 확인하기 위해 개발된 기계학습 인공지능의 개요도. 오른쪽 그래프를 보면 정확도가 97%에 달하는 것을 확인할 수 있다. - 한국연구재단 제공

연구팀은 총 630개의 적혈구 영상에서 적혈구의 면적과 같은 형태학적 특성과 광학적 특성 등 12가지 특징을 선별했다. 이를 기반으로 인공지능을 학습시킨 결과, 97% 이상의 높은 정확도로 적혈구를 분류했다. 

 

이 교수는 “노화에 따른 적혈구의 분류 특징을 추출하고, 적혈구 유형을 정확하게 식별할 수 있는 진단 기법으로 당뇨나 말라리아와 같은 혈구성 질환의 진단에 유용하게 사용될 것”이라고 말했다. 이번 연구 결과는 ‘바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스’ 4월 30일자에 발표됐다. 
 


최지원 기자

jwchoi@donga.com

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