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이번 기술은 인공지능(AI)과 조직이 스스로 방출하는 미세한 빛을 분석하는 자가형광분광법을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 종양의 위치와 범위를 빠르고 정밀하게 확인할 수 있어 수술 과정에서 실질적인 도움을 줄 것으로 기대된다.
연구팀은 별도의 염색이나 전처리 과정이 필요 없는 자가형광분광법에 주목했지만, 장비별 편차와 환경 영향, 복잡한 빛 신호 간섭 등의 문제를 해결해야 했다. 이를 위해 온도와 습도, 빛을 일정하게 유지하는 맞춤형 환경 제어 장치를 개발하고, 해당 환경에서 수집된 데이터를 딥러닝 기반 AI로 학습시켜 신호를 정교하게 분리하는 기술을 구현했다.
그 결과, 해당 기술은 위암 조직과 정상 조직을 88.1%의 정확도로 구분하는 성과를 보였으며, 수술 중 종양 범위를 실시간에 가깝게 파악할 수 있는 수준에 도달했다.
한편 이번 연구는 국민대학교 김형민 교수팀과 공동으로 수행됐으며, 국립암센터 공익적암연구사업과 과학기술정보통신부 기초과학연구사업의 지원을 받아 진행됐다. 연구 결과는 분석화학 분야 국제 학술지 ‘Analytical Chemistry’에 3월 게재됐다.





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