KPI뉴스 - KAIST, 암 진단 새로운 형광 증폭 기술 개발

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KAIST, 암 진단 새로운 형광 증폭 기술 개발

김들풀
기사승인 : 2020-12-17 10:40:31
기존 형광 신호 대비 9배 이상 증폭 성공
의료 및 신약 개발 분야에 응용
KAIST는 신소재공학과 장재범 교수팀이 암 진단에 필요한 새로운 형광 신호 증폭 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.

이 기술은 향후 의료계의 새로운 패러다임을 열게 될 인공지능 및 빅데이터 기반의 이미징 분석 및 진단 시스템에 대용량 이미지 데이터를 제공해 줄 수 있는 효과적인 기술로 응용될 수 있다.

연구 결과(논문명: FRACTAL: Signal amplification of immunofluorescence via cyclic staining of target molecules)는 국제 학술지인 영국왕립화학회(Royal Society of Chemistry)의 '나노스케일(Nanoscale)' 11월 13일 실렸다.

▲ 형광 분자가 표지 된 상보적인 항체의 반복적인 라벨링을 통한 형광 신호 증폭 기술을 보여주는 모식도. [KAIST 제공]

최근 3D 전체 조직 영상화(이미징)를 가능하게 하는 생체조직을 팽창시켜 일반 현미경으로 초고해상도를 얻을 수 있는 팽창 현미경 (Expansion Microscopy) 조직기술과 빛의 산란을 최소화하고 투과도를 극대화하여 3D 전체 조직을 이미징하는 기술인 조직 투명화 기술(CLARITY, 3DISCO, CUBIC)은 복잡한 세포 간 상호작용 및 역할을 밝혀내는 핵심적인 역할을 하고 있다.

하지만 큰 부피 내부의 세포 변화를 관찰하기 위해서는 약한 형광 신호를 증폭해 높은 이미지 처리량을 갖는 기술이 필요하다.

지금까지 신호 증폭 기술은 다양한 화학 반응으로 개발돼왔다. 이들 중 많은 기술은 단일 화학 반응을 이용하기 때문에 복잡한 과정을 반복해야 하는 단점이 있다. 또 유전자(DNA) 기반의 신호 증폭 기법은 서로 다른 항체에 대한 유전 물질 분자 결합의 최적화 과정이 필요해 일반 실험실에서 사용이 어렵다.

연구팀은 이러한 문제점 개선을 위해 현재 상용화돼 있는 형광 분자가 표지된 항체를 사용해, 추가적인 최적화 과정이 필요 없는 '프랙탈(FRACTAL, Fluorescence signal amplification via repetitive labeling of target molecules)'이라는 새로운 신호 증폭 기술을 개발했다.

프랙탈 기술은 항체 기반의 염색 방법으로, 신호 증폭 과정이 매우 간단하다. 이 기술은 신호 증폭을 위해 특수한 화학 물질을 필요로 하지 않고, 형광 분자가 표지된 2차 항체의 반복적인 염색을 통해 형광 신호를 증폭시킨다.

이 기술은 한 종류의 1차 항체, 두 종류의 2차 항체, 총 세 종류의 항체를 이용하는 아주 간단한 기술이다.

예를 들어 토끼의 1차 항체를 사용하고 당나귀의 항-토끼 2차 항체를 첫 번째 2차 항체로 사용했다면 토끼의 항-당나귀 2차 항체를 두 번째 2차 항체로 사용하게 된다. 그러면 두 번째 2차 항체에는 첫 번째 2차 항체가 결합하게 되고 그 반대의 경우로도 결합해 염색을 이어나가게 된다.

이 과정의 반복을 통해 연구팀은 기존 형광 신호를 9배 이상 증폭시켜 영상화 시간을 9배 이상 줄일 수 있었다.
이 기술은 간단한 항체-항원 반응에 기반해 형광 신호를 증폭시키는 기술로, 영상을 통한 생체조직의 분석 및 치료기술 개발, 다지표 검사, 의료 및 신약 개발 분야에 이바지할 것으로 연구진은 기대하고 있다.

제1 저자인 조예린 KAIST 신소재공학과 학생은 "높은 이미지 처리량을 가진 이 기술은 디지털 병리 분야의 발전에 중추적인 영향을 미칠 것이며, "생체 내 다중지표에 대한 정보를 정밀하게 제공해 현대 의약 분야의 의약품 분석 및 치료 시스템에 직접적으로 응용될 수 있다ˮ라고 말했다.

장재범 교수도"이 기술은 환자 생체 검사 조직 내부에서 매우 중요하지만 낮은 수준으로 발현되는 바이오마커들을 정확하게 이미징 할 수 있게 해주기 때문에, 암 진단 및 면역 항암제 반응률 예측 등에 큰 도움이 될 것으로 기대된다"라고 강조했다.

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 뇌과학원천기술개발 과제와 KAIST 학부연구생프로그램(URP)의 지원을 받아 수행됐다.

KPI뉴스 / 김들풀 IT과학 전문기자 itnews@kpinews.kr

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