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스마트워치 병원급 혈압 도전..심혈관 질환 조기 진단 성큼
혈액의 흐름은 생명의 신호다. 이 흐름이 느려지거나 불안정해지면 심혈관 질환과 쇼크로 이어질 수 있다. 그러나 혈류를 정확히 측정하려면 병원 장비에 의존해야 했다. 우리 대학 연구진이 피부에 붙이기만 하면 혈류를 실시간으로 측정할 수 있는 무선 전자패치를 개발했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 딥러닝(AI)과 다층 열 센싱 기술을 결합한 무선 웨어러블 혈류 측정 시스템을 개발했다고 5일 밝혔다. 이 장치는 혈관을 직접 건드리지 않고도(비침습 방식) 혈류 속도와 혈관 깊이를 동시에 측정할 수 있다. 혈관이 피부 속 얼마나 깊이 위치하느냐에 따라 센서 신호가 달라지기 때문에, 깊이 정보는 혈류를 정확히 계산하는 핵심 변수다.
기존에는 초음파나 광학 방식이 주로 사용됐지만, 장비가 크거나 혈관 깊이에 따라 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘혈액이 흐르면 주변에 미세한 열 이동이 발생한다’는 점에 주목했다.
연구팀은 서로 다른 깊이에 온도 센서를 배치해 열의 이동 경로를 입체적으로 분석하는 ‘다층 열 센싱’ 기술을 개발했다. 여기에 AI 알고리즘을 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 실시간으로 분리·추출하는 데 성공했다. 여기에 AI를 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 정확히 구분해 냈다.
실험 결과, 초당 1~10mm 범위의 혈류 속도를 오차 0.12mm/s 이내로, 1~2mm 범위의 혈관 깊이를 오차 0.07mm 이내로 측정하는 데 성공했다. 이는 머리카락 굵기보다 작은 수준의 오차로, 일반적인 웨어러블 기기로는 구현하기 어려운 정밀도다.
특히 이 기술을 스마트워치에 사용되는 광혈류(PPG) 센서와 결합하면 혈압 측정 오차를 최대 72.6%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 이는 스마트워치 혈압 측정값이 병원 장비에 한층 가까워질 수 있음을 의미한다. 즉, 웨어러블 기기의 신뢰도를 크게 높일 수 있는 성과다.
이 전자패치는 응급 의료 현장에서 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하는 데 활용될 수 있다. 고혈압·당뇨 환자의 맞춤형 건강관리, 쇼크와 같은 급성 위험 신호의 조기 감지에도 적용 가능하다.
권경하 교수는 “이번 기술은 혈류와 혈압을 더 정확하게 측정할 수 있는 원천 플랫폼”이라며 “스마트워치와 결합해 일상 속 건강 모니터링 수준을 한 단계 끌어올릴 것”이라고 말했다.
본 연구는 심영민 석박통합과정이 1저자로 연구를 주도했으며 해당 연구 결과는 세계적 학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 2월 6일 게재되었다.
※ 논문명: Deep learning–integrated multilayer thermal gradient sensing platform for real-time blood flow monitoring, DOI: 10.1126/sciadv.aea8902
한편, 이번 연구는 삼성전자 종합기술원(SAIT) 및 한국연구재단(NRF) 우수신진연구(2022R1C1C1010555), 지역혁신 선도연구센터(2020R1A5A8018367), BK21 FOUR 프로그램, 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능반도체대학원의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.05
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빛 기반 양자컴퓨터 연산을 ‘CT처럼’ 완전히 들여다본다
빛(광학)을 기반으로 한 양자컴퓨터는 빠른 속도와 높은 확장성을 갖춘 차세대 컴퓨팅 기술로 주목받고 있다. 하지만 여러 개의 빛 신호(광학 모드)가 동시에 얽혀 작동하는 복잡한 연산 과정을 실험으로 정확히 규명하는 것은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 우리 대학 연구팀은 이러한 한계를 극복해, 복잡한 다중 광학모드 양자 연산을 CT처럼 훤하게 볼 수 있는 효율적인 기술을 세계 최초 개발했다. 이번 기술은 적은 데이터로도 대규모 연산을 분석할 수 있어, 차세대 양자컴퓨팅과 양자통신 기술 발전에 중요한 전환점을 마련했다.
우리 대학은 물리학과 라영식 교수 연구팀이 빛을 이용해 연산하는 양자컴퓨터의 내부에서 일어나는 다중 광학모드 양자연산의 특성을 빠르고 정확하게 파악할 수 있는 양자연산 토모그래피(Quantum Process Tomography) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
양자컴퓨터의 ‘CT 촬영’ 기술, 한계를 뛰어넘다
‘토모그래피(Tomography)’는 의료용 CT처럼 보이지 않는 내부 구조를 다양한 데이터를 바탕으로 복원하는 기술이다. 양자컴퓨팅에서도 동일하게, 여러 실험 데이터를 이용해 양자연산 내부의 작동 원리를 재구성하는 기술이 필수적이다. 양자컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 월등한 성능을 내려면 동시에 조작할 수 있는 양자 단위(큐빗 or 모드)의 수가 많아야 한다. 하지만 큐빗 또는 광학 모드의 수가 늘어날수록 토모그래피에 필요한 작업량이 기하급수적으로 증가해, 기존 기술로는 5개 이상의 광학 모드를 분석하는 것조차 어려웠다.
연구팀은 이번 기술로 양자연산 내부에서 실제로 무슨 일이 일어나는지 CT 촬영하듯 명확하게 그려낼 수 있게 되었다.
증폭 행렬·잡음 행렬 기반의 새로운 수학 프레임워크 제시
양자컴퓨터 안에서는 여러 개의 빛 신호가 서로 영향을 주며 매우 복잡하게 얽혀 움직인다. 연구팀은 비선형 광학 과정(nonlinear optical process)을 정밀하게 기술하는 새로운 수학적 표현을 도입했다.
빛이 서로 영향을 주고받으며 변하는 복잡한 양자 상태를 빛이 얼마나 증폭되고 어떻게 변했는지에 대한 ‘증폭 행렬(Amplification matrix)’과 외부 환경 때문에 생긴 잡음이나 손실이 얼마나 섞였는지에 대한‘잡음 행렬(Noise matrix)’이라는 두 가지 틀로 분석하는 방식이다.
이 방식은 빛이 본래 가진 양자특성 변화(이상적인 변화)와 현실 세계에서 피할 수 없는 잡음(비이상적인 변화)을 각각 따로, 동시에 정확하게 볼 수 있는 '양자 상태 지도'를 만든 것으로 실제 양자컴퓨터의 동작을 더욱 현실적으로 규명할 수 있다.
데이터량은 혁신적으로 줄이고 분석은 16모드까지 확대
연구팀은 양자연산이 어떻게 작동하는지 알아내기 위해 여러 종류의 ‘빛 신호(양자상태)’를 입력하고, 그 결과가 어떻게 바뀌었는지 하나하나 정밀하게 관찰했다. 그리고 이렇게 모은 데이터를 가장 정확한 방식으로 설명해주는 통계 기법(최대우도추정)을 이용해 ‘실제로 내부에서 어떤 연산이 일어났는지’를 역으로 추적했다.
그 결과, 기존 방식은 모드가 조금만 늘어나도 필요한 분석 양이 폭발적으로 많아져 사실상 5개 정도까지만 분석이 가능했지만, 이번 기술은 필요한 계산량을 크게 줄여, 세계 최초로 무려 16개의 광학 모드(빛 신호)가 서로 얽혀 작동하는 대규모 양자연산을 실험적으로 규명하는데 성공했다.
라영식 교수는 “이번 연구는 양자컴퓨팅의 필수 기반기술인 양자연산 토모그래피의 효율을 획기적으로 높인 성과”라며, “확보한 기술은 향후 양자컴퓨팅·양자통신·양자센싱 등 다양한 양자기술의 확장성과 신뢰성을 높이는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다.
물리학과 곽근희 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여하고 노찬 박사후연구원, 윤영도 석박사통합과정 학생, 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 김명식 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 포토닉스(Nature Photonics)'에 2025년 11월 11일 온라인판으로 정식 출판됐다.
※ 논문명: Completely characterizing multimode second-order nonlinear optical quantum processes, DOI:10.1038/s41566-025-01787-x
한편 이번 연구는 한국연구재단 (양자컴퓨팅 기술개발사업, 중견연구자 지원사업, 소재혁신 양자시뮬레이터 개발사업, 양자기술연구개발 선도사업, 기초연구실 지원사업)과 정보통신기획평가원 (양자인터넷 핵심원천기술 사업, 대학ICT연구센터지원사업) 및 미국 공군연구소의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.17
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부드러운 웨어러블 마이크로니들 센서 플랫폼 기술 개발
우리 대학 웨어러블 플랫폼소재 기술센터 배병수 교수(교신저자)가 KIST 이원령 박사(제1 저자, 교신저자), 서울대학교병원 정승환 박사 (공동 제1 저자)와 공동으로 유연한 기판상에 기계적으로 안정적인 마이크로니들이 접합돼 말초동맥질환 진단에 응용할 수 있는 메디컬 센서 플랫폼 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.
연구팀은 이번 기술을 통해 일반적인 웨어러블 진단 기기의 한계점이던 바이오 체액의 접근 제한성을 마이크로니들을 이용해 최소 침습으로 해결했고, 이는 생화학적 질병 진단을 가능하게 했다. 이번 연구에서는 웨어러블 마이크로니들 센서를 활용해 말초동맥질환 모델의 pH(산성, 알칼리성의 정도) 분포도를 측정해 진단 가능성을 확인했다.
이번 연구 결과는 국제학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 온라인으로 출시됐다. (논문명: Conformable Microneedle pH Sensors via the Integration of two Different Siloxane Polymers for Mapping Peripheral Artery Disease)
웨어러블 진단 기기는 부드러운 기판 소재 위에 얇은 막 형태의 센서를 제작해 생체 전기신호(심전도, 근전도, 뇌파 등)와 생화학 신호(포도당, 젖산, pH 등)를 측정해 심장질환, 뇌 질환, 당뇨병, 대사질환 등 다양한 질병의 진단에 활용이 기대되어 의료기기용 소자로서 주목을 받고 있다. 하지만, 접근할 수 있는 체액이 땀, 눈물 등으로 제한됨에 따라 상시 모니터링에 대한 제한점이 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 자체적으로 개발한 솔-젤(Sol-Gel) 합성공정을 통해 만들어진 실록산(Si-O-Si)골조 기반의 폴리머를 마이크로니들 소재로 활용해 웨어러블 디바이스 플랫폼에 적용하고, 마이크로니들을 통해 상시 체액 모니터링이 가능한 웨어러블 마이크로니들 생화학 센싱 플랫폼을 완성했다.
연구팀은 웨어러블 마이크로니들 생화학센싱 플랫폼의 유용성을 보여주기 위해 마이크로니들에 pH에 대해 표면에너지의 변화를 보이는 폴리어날린 을 증착해 독립적인 pH 센서 어레이로 응용 가능한 것을 보였다. 폴리어날린을 이용한 마이크로니들 pH 센서는, 돼지 피부 1000번 삽입 실험, 1.5 mm의 굽힘 변형 실험 후에도 80% 이상의 센서 감도를 유지하는 높은 기계적 안정성을 보여주었다.
연구팀은 웨어러블 마이크로니들 pH 센서를 활용해, 말초동맥질환 모델의 피부 근접 체액의 pH 분포도를 측정해 질병 진단기기로서의 유용성을 검증했다. 경증 또는 만성 말초동맥질환이 있는 환자 대부분은 질병의 발생이나 진행을 인지할 수 있는 임상 증상을 나타내지 않는다. 그러나 pH 변화를 모니터링하면 저산소증으로 인한 젖산증을 감지할 수 있고, 결과적으로 허혈성 손상으로 인한 조직 손상을 적절히 감지할 수 있다.
연구팀은 우측 다리로 이어지는 고관절에 위치한 동맥혈을 수술용 실로 조인 다음 혈류를 인공적으로 악화시켜 말초동맥질환 모델을 만들었다. 이후 마이크로니들을 통해 피하 체액의 pH를 측정한 결과 말단으로 갈수록, 산성화된 결과를 보여줌으로써, 웨어러블 마이크로니들 센서의 활용성을 증명했다.
연구를 주도한 배병수 교수는“딱딱한 마이크로니들을 부드러운 유연한 기재에 접합시킨 질병 진단 마이크로 니들 필름을 피부에 부착해서 말초동맥질환은 물론 당뇨병, 대사질환 등에 생화학 진단을 하는 웨어러블 디바이스로 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 이번 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 선도연구센터 웨어러블 플랫폼 소재 기술센터의 지원을 받아 수행됐다.
2021.12.03
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차세대 발광 물질 카본닷의 발광 특성 변화 메커니즘을 규명
우리 대학 생명화학공학과 김도현 교수 연구팀이 차세대 발광 물질인 이중 발광 *카본닷의 농도 의존성 발광 특성 변화 메커니즘을 규명했다고 5일 밝혔다.
☞ 카본닷(carbon-dot): 탄소 기반의 발광 물질로 풍부한 원료와 낮은 독성 및 환경친화적인 장점 때문에 기존에 상용화돼 있는 유기 발광체, 양자점(퀀텀닷)을 대체할 수 있는 차세대 발광 물질로 부상하고 있음.
김도현 교수 연구팀은 청색 및 적색을 이중 발광하는 카본닷을 합성한 후 농도에 따른 발광 특성 변화를 관찰해 카본닷 발광 소스 간 상호작용에 따른 현상을 분석했다. 김도현 교수팀의 연구 결과는 카본닷의 발광 특성 제어는 물론 이론적 이해를 가능케 함으로써 이중 발광 카본닷의 복잡한 발광 특성 해석에 새로운 근거를 제시한 것으로 평가받고 있다.
우리 대학 유효정 박사과정, 곽병은 석박사통합과정이 각각 제1, 제2 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `피지컬 케미스트리 케미컬 피직스(Physical Chemistry Chemical Physics, PCCP)' 9월 22권 36호 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Interparticle distance as a key factor for controlling the dual-emission properties of carbon dots)
카본닷은 다양한 발광 준위 에너지를 동시에 갖기 때문에 다색발광이 가능하며 농도 변화에 따른 발광 특성 변화를 보인다. 이 같은 특성은 기존 발광 물질인 유기 발광체, 양자점과는 구별되는 카본닷만이 지닌 독자적이고 유용한 특성이다.
최근 들어 다양한 분야에 카본닷의 발광 특성을 이용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 백색광 및 광학 센서 분야에서 다색발광은 하나의 형광체만으로도 장치 구현이 가능하고 레퍼런스 신호를 제공해 센서의 정확도를 높일 수 있다는 장점 때문에 카본닷 다색발광의 구현과 제어가 중요한 연구과제로 떠오르고 있다.
카본닷은 다색발광과 농도 변화에 따라 다양한 발광 특성을 보이지만 매우 드물게 만들어진다는 게 약점이다. 또 복수 발광 소스 사이의 복잡한 상호작용으로 인해 카본닷의 다색발광과 농도 변화에 따른 다양한 발광 메커니즘을 규명한 연구가 거의 이뤄지지 않고 있다.
연구팀은 이런 문제해결을 위해 청색·적색 이중 발광 카본닷을 합성해 카본닷의 입자 간 거리가 카본닷 발광 특성 변화에 중요한 역할을 한다는 점을 밝히는 연구를 진행했다.
기존의 농도 변화에 따른 카본닷의 발광 특성 변화를 용매 의존 발색 현상에 빗대 수소 결합 영향에 의한 현상으로 해석한 사례가 있지만, 김 교수 연구팀은 카본닷 발광 현상의 농도 의존성이 수소 결합과는 상관없이 입자 간 거리에 의해 제어되는 현상일 수 있다는 가능성에 주목했다.
연구팀이 농도 변화에 따른 카본닷의 이중 발광 특성의 변화를 관찰한 결과, 임계 농도에서 적색 발광에 가장 적합한 입자 간 거리를 형성하고, 이 농도를 전후로 청색 발광이 강해지면서 카본닷의 농도별 이중 발광 특성이 변화하는 현상을 확인했다.
연구팀은 이를 기반으로 분광 분석을 통해 이중 발광의 청색 및 적색의 두 발광 소스를 각각 표면 작용기와 코어의 결합구조로 구분해 농도 변화에 따라 각 발광 소스의 이중 발광에 대한 기여도가 변화한다는 구체적인 설명을 제시했다. 연구팀은 특히 고농도 영역에서 두 발광 소스의 상호작용에 대한 메커니즘 제시를 통해 입자 간 거리 변화 때문에 이중 발광 특성이 제어된다는 결과를 얻었다.
연구팀이 합성한 이중 발광 카본닷은 단일 형광체로서 청색과 적색 발광을 동시 구현할 수 있고 특성 제어가 가능함에 따라 혼합색 구현은 물론 색 변화에 의한 센싱에 사용할 수 있다.
연구팀은 또 이중 발광 카본닷의 농도 조절을 통해 순수한 백색에 근접한 백색 LED 구현에도 성공하는 한편 색 변화에 의한 pH 센싱에 활용해 pH에 따른 청색·적색의 상대적 발광 세기 변화를 통해 pH 추정이 가능함을 보였다. 기존에 제시됐던 카본닷이 고도화된 기능성을 가진 발광체로써 사용될 수 있다는 가능성을 이번 연구를 통해 다시 한 번 입증한 것이다.
제1 저자인 유효정 박사과정 학생은 "카본닷 입자 간 거리에 따라 발광 소스의 상호작용이 일어나 농도에 따른 발광 특성에 변화가 일어난다는 해석은 기존 연구에서 간과됐던 부분ˮ이라면서 "이중 발광 현상에 대한 분석과 함께 이 연구 결과가 카본닷 발광 현상 규명에 있어 새로운 관점을 제시한 것ˮ이라고 의미를 부여했다.
이번 연구는 한국연구재단 이공분야기초연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.11.05
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학습되지 않은 환경에서 스스로 학습하는 모바일 센싱 기술 개발
우리 대학 전산학부 이성주 교수 연구팀이 학습되지 않은 환경에 적은 양의 데이터로 스스로 적응하는 모바일 센싱 학습 기술 <메타센스(MetaSense)>를 개발했다.
모바일 센싱이란 스마트폰과 같은 모바일 기기의 다양한 센서를 이용하여 서비스(예: 수면의 질 평가, 걸음 수 추적 등)를 제공하는 기술이다. 최근 학계에서는 기계학습 기술의 발전과 더불어 우울증 진단, 운동 자세 관리 등 진보된 모바일 센싱의 가능성을 보여줌으로써 모바일 센싱의 범위를 더욱 확장하고 있다.
하지만 이러한 센싱 기술은 아직 널리 쓰이지 못하고 있다. 사용자 개인마다 가지고 있는 모바일 센싱의 환경이 다르기 때문이다. 사람마다 가지고 있는 고유한 생활패턴과 행동방식, 서로 다른 모바일 기기와 그 사양은 센서의 값에 큰 영향을 미친다. 다른 센서 값은 사람마다 고유한 센싱 환경을 만들고, 이는 센싱 모델이 미리 학습되지 않은 새로운 환경에서 작동할 때 사용이 어려울 만큼 성능 저하를 일으킨다.
연구팀은 이런 학습되지 않는 환경에서 적은 양의 데이터 (최소 1-2 샘플)만 가지고 적응할 수 있는 '메타러닝 프레임워크'를 제시했다. 메타러닝 (meta learning) 이란 적은 양의 데이터를 가지고도 새로운 지식을 학습할 수 있도록 하는 기계학습 원리다. 연구팀이 제시한 기술은 최신 전이학습 (transfer learning) 기술과 비교하여 18%, 메타러닝 기술과 비교하여 15%의 정확도 성능향상을 보였다.
이성주 교수는 ”최근 활발히 제안되고 있는 다양한 모바일 센싱 서비스가 특정 환경에 의존하지 않고 수많은 실제 사용 환경에서 우수한 성능을 보일 수 있게 해주는 연구다. 모바일 센싱 서비스가 연구에 그치지 않고 실제 많은 사람들에게 사용될 수 있는 가능성을 제시해 의미가 있다“라고 했다. 또한 신진우 교수는 “최근 메타러닝 방법론들이 기계학습 분야에서 크게 각광을 받고 있는데 주로 영상 데이터에 국한되어 왔었다. 본 연구에서 비영상 데이터에도 범용적으로 동작하는 메터러닝 기술을 개발하여 성공한 것은 앞으로도 관련 분야 연구에 큰 영향을 주리라 기대한다“라고 덧붙였다.
연구에 대한 설명이 담긴 비디오를 다음 링크에서 확인할 수 있고, (https://youtu.be/-6y0I1pd6XI) 자세한 정보는 프로젝트 웹사이트에서 볼 수 있다.
(https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/metasense/)
이성주 교수, 신진우 AI대학원 교수, 공태식 박사과정, 김연수 학사과정이 참여한 이번 연구 결과는 2019년 11월 11일 센싱 컴퓨팅 분야 국제 최우수학회 ACM SenSys에서 발표됐다. (논문명: MetaSense: Few-Shot Adaptation to Untrained Conditions in Deep Mobile Sensing). 이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터, 한국연구재단 차세대 정보 컴퓨팅 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.09
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박현규 교수, DNA 통한 나노 꽃 구조체 제작 기술 개발
〈 박 현 규 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 박현규 교수 연구팀이 가천대학교 김문일 교수와의 공동 연구를 통해 DNA를 이용해 상온에서 꽃 모양의 나노입자를 합성하는 기술을 개발했다.
이 기술은 아민과 아마이드 구조를 포함한 DNA와 구리 이온의 상호작용을 기반으로 개발됐으며, 이를 이용해 환경 친화적 조건에서 DNA를 고농도로 포집한 꽃 모양의 나노 구조체를 합성하는데 성공했다.
생명화학공학과 출신의 박기수 박사(현 건국대 교수)가 제1저자로 참여한 이번 연구는 영국왕립화학회(Royal Society of Chemistry)에서 발간하는 국제 학술지 ‘저널 오브 머티리얼즈 케미스트리 B(Journal of Materials Chemistry B) 2017년 12호 표지논문으로 선정됐다.
나노 꽃(nanoflowers)이라 불리는 꽃 모양의 나노 물질은 표면이 거칠고 넓은 표면적으로 인해 촉매, 전자기술 및 분석 화학을 비롯해 여러 분야에서 주목받고 있다.
최근에는 단백질을 이용한 유, 무기 복합 나노 꽃 제작이 이뤄지고 있으며 이는 일반적인 효소에 비해 높은 활성, 안정성 및 내구성을 지닌다는 것이 증명되고 있다.
그러나 일반적인 단백질 나노 꽃 합성은 고온에서 열수 처리를 통해야만 가능했기 때문에 DNA를 효과적으로 포집하지 못한다는 한계를 갖는다.
연구팀은 문제 해결을 위해 생체 고분자 물질인 핵산이 아마이드 결합 및 아민 그룹을 갖고 있다는 사실에 주목했다. 이를 통해 단백질 기반의 나노 꽃 제작 원리를 바탕으로 핵산을 이용한 유, 무기 복합 나노 꽃 구조물 제작이 상온의 친환경적 조건에서 가능함을 증명했다.
연구팀은 다양한 염기서열의 DNA를 이용해 이 기술을 범용적으로 적용 가능함을 확인했다. 이번에 개발된 DNA 기반 나노 꽃 구조물은 기존 기술에 비해 여러 장점을 갖는다. 유해한 화학물질 없이 친환경 제작이 가능하고 낮은 세포독성을 갖는다.
또한 고효율의 DNA 포집이 가능하고 나노 꽃 내부에 포집된 DNA는 핵산 분해효소에 대해 높은 저항성을 보임을 증명했다.
특히 연구팀은 합성된 나노 꽃 입자의 넓은 표면적이 입자 내부 구리의 과산화효소 활성을 크게 향상시킴을 발견했고, 이를 과산화수소를 검출하는 센싱 분야에도 활용 가능할 것으로 예상하고 있다.
연구팀은 향후 다양한 핵산을 이용해 나노 꽃 입자를 합성하고 이를 유전자 치료 및 바이오센서 개발에 응용할 예정이다.
박 교수는 “이번 연구에서 개발된 DNA를 이용해 상온에서 합성된 나노 꽃 입자는 낮은 세포독성 특성을 띠면서 DNA를 핵산 절단효소로부터 효과적으로 보호하는 특성이 있다”며 “이를 통해 향후 유전자 치료용 전달체 등에 응용 가능하다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 글로벌프론티어 지원사업의 일환으로 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. journal of Materials Chemistry B 표지
그림2. 다양한 염기서열 및 길이를 가지는 DNA를 이용한 유, 무기 복합 나노 꽃 구조물의 제작 결과를 나타내는 SEM 사진
그림3. DNA를 이용한 유, 무기 복합 나노 꽃 구조물의 제작 과정을 나타내는 모식도
2017.04.14
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