비즈니스 기회
한 방울의 혈액, 많은 진단
Proposed IR molecular fingerprinting strategy to aid clinical phenotyping and decision-making
연구원들은 적외선과 기계 학습을 사용하여 인구 수준에서 인간의 건강과 편차를 효과적으로 선별하는 방법을 개발했습니다.
혈액 한 방울이 몇 분 안에 포괄적인 건강 통찰력을 제공하는 시나리오를 상상해 보십시오. 최근의 과학 발전 덕분에 이 비전은 현실이 될 수 있습니다. 뮌헨 루트비히 막시밀리안 대학교(LMU)의 미하엘라 지그만(Mihaela Žigman)과 막스 플랑크 양자 광학 연구소(MPQ)가 이끄는 BIRD 팀의 과학자들은 헬름홀츠 젠트럼 뮌헨(Helmholtz Zentrum München)과 협력하여 적외선과 기계 학습을 사용하여 단 한 번의 측정으로 여러 건강 상태를 감지하는 건강 검진 도구를 개발했습니다.
적외선을 사용하여 물질의 분자 조성을 분석하는 기술인 적외선 분광법은 수십 년 동안 화학의 기본 도구였습니다. 이는 분광계라고 하는 특수 기계로 전달할 수 있는 지문을 분자에 부여하는 것과 같습니다. 혈장과 같은 복잡한 생체 유체에 적용할 때 이 물리 화학 기술은 분자 신호에 대한 자세한 정보를 밝힐 수 있어 의료 진단을 위한 유망한 도구가 됩니다. 적외선 분광법은 화학 및 산업 분야에서 오랫동안 사용되어 왔음에도 불구하고 의료진단 분야에서는 확립되지 않았으며 의료 진단의 표준에 통합되지 않았습니다.
미하엘라 지그만(Mihaela Žigman)이 이끄는 LMU와 MPQ의 BIRD 그룹 과학자 팀은 이 문제를 해결하기 위한 노력을 시작했습니다. 이전에 인간 혈장을 측정하는 방법을 확립한 이 회사는 뮌헨 헬름홀츠(Helmholtz Munich)의 아네트 피터스(Annette Peters) 팀과 협력하여 자연적으로 다양한 인구에 대한 적외선 분자 지문을 개척했습니다. 여기에는 독일 아우크스부르크에 설립된 종합 건강 연구 프로젝트인 KORA 연구에 참여한 수천 명의 혈액을 측정하는 것이 포함되었습니다. 무작위로 선정된 성인은 자연적으로 가변적인 인구 집단의 대표 시나리오로 선택되었으며 건강 검진 및 헌혈을 위해 모집되었습니다.
광범위한 잠재적 응용 분야
현재 연구결과의 가치는 무엇입니까? 기존 KORA 연구는 푸리에 변환 적외선(FTIR) 분광법을 사용하여 5.000개 이상의 혈장 샘플을 측정하는 새로운 관점에서 새로운 목적을 수행하면서 새로운 가치를 얻었습니다. LMU의 BIRD 팀의 Tarek Eissa와 Cristina Leonardo는 분자 지문을 얻기 위해 적외선을 사용하여 KORA 연구의 혈액 샘플을 분석했습니다. 연구팀은 기계 학습을 적용해 분자 지문을 분석하고 이를 의료 데이터와 연관시켰습니다. 그들은 이러한 지문에 신속한 건강 검진을 가능하게 하는 귀중한 정보가 포함되어 있음을 발견했습니다. 비정상적인 혈중 지질 수치, 다양한 혈압 변화, 제2형 당뇨병을 볼 수 있을 뿐만 아니라 종종 발견되지 않는 당뇨병의 전조인 당뇨병 전단계까지 발견하는 등 다양한 건강 상태를 구별할 수 있는 멀티태스킹 컴퓨터 알고리즘입니다.
흥미롭게도, 이 알고리즘은 조사된 기간동안 건강하고 건강을 유지한 개인을 골라낼 수도 있었습니다. 이것은 두 가지 이유에서 매우 중요했습니다.
첫째, 무작위 모집단의 대부분의 사람들은 비정상적인 건강 변화를 경험하고 우리 모두가 다르고 시간이 지남에 따라 모두 변한다는 점을 감안할 때 완전히 건강한 개인을 찾는 것은 거의 모든 것이 간단합니다.
둘째, 많은 사람들이 다양한 조합으로 여러 질환을 앓고 있습니다. 전통적으로 의사는 각 질병에 대해 새로운 검사가 필요했습니다. 그러나 이 새로운 접근 방식은 한 번에 하나의 상태를 정확히 찾아내는 것이 아니라 다양한 건강 문제를 정확하게 식별합니다. 이 머신 러닝 기반 시스템은 건강한 개인을 식별할 뿐만 아니라 여러 질병과 관련된 복잡한 상태를 동시에 감지합니다. 또한 증상이 나타나기 몇 년 전에 대사 증후군의 진행을 예측할 수 있어 개입을 위한 창을 제공합니다.
이 연구는 적외선 분자 지문이 건강 검진의 일상적인 부분이 될 수 있는 토대를 마련하여 의사가 상태를 보다 효율적으로 감지하고 관리할 수 있도록 한다고 연구진은 말합니다. 이는 콜레스테롤 이상 및 당뇨병과 같은 대사 장애에 특히 중요하며, 시기적절하고 효과적인 개입으로 결과를 크게 개선할 수 있습니다.
그러나 이 기술의 잠재적인 응용 분야는 훨씬 더 확장됩니다. 연구자들이 기술 개발과 임상 연구의 맥락에서 이러한 시스템의 확립을 통해 시스템을 지속적으로 개선하고 기능을 확장함에 따라 진단 레퍼토리에 훨씬 더 많은 건강 상태와 그 조합이 추가될 것으로 연구원들은 희망합니다. 이는 개인이 정기적으로 자신의 건강 상태를 확인하고 심각해지기 훨씬 전에 잠재적인 문제를 포착하는 개인화된 건강 모니터링으로 이어질 수 있습니다.
결론적으로, 적외선 분광법과 기계 학습의 조합은 건강 진단을 변화시킬 것이라고 연구원들은 믿습니다. 혈액 한 방울과 적외선만 있으면 우리의 건강을 감시하고 문제를 보다 효율적으로 포착하며 잠재적으로 전 세계적으로 의료 서비스를 개선할 수 있는 강력한 새 도구가 될 것입니다.
이상의 기사는 2024년 7월 19일 Eurekalert에 게재된 “One drop of blood, many diagnoses: Infrared spectroscopy for screening health”제목의 기사 내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : One drop of blood, many diagnoses: Infrared s | EurekAlert!
* 추가정보 출처 : Plasma infrared fingerprinting with machine learning enables single-measurement multi-phenotype health screening: Cell Reports Medicine