인공지능 소프트웨어가 박테리아나 바이러스를 찾아 현미경으로 관찰해야 하는 포인트로 조정해주는 기술이 나와 주목된다.

몇 시간에 걸쳐 포인트를 찾아야 하는 번거로움과 어려움을 해소할 수 있다는 점에서 향후 연구 영역에서 상당한 효과가 기대된다는 것이 연구진의 설명이다.

현지시각으로 7일 셀 리포트 메서드(Cell Reports Methods)에는 인공지능을 기반으로 하는 현미경용 소프트웨어 솔루션의 효과에 대한 연구 결과가 게재됐다(10.1016/j.crmeth.2023.100419).

현재 박테리아나 바이러스, 또는 암세포 등을 정밀하게 관찰하기 위해서는 의료진이나 연구진이 직접 광학 현미경으로 집중 관찰하는 작업이 필요했다.

어느 포인트에서 관측이 가능한지 예측하기 쉽지 않은 만큼 세심하게 하나씩 확인을 진행하며 찾아가는 과정이 필수적이었기 때문이다.

특히 바이러스나 박테리아는 살아 움직이는 만큼 이동 경로를 추적하며 관찰하는데도 한계가 있었다.

스웨덴 룬드의과대학 오스카 안드레(Oscar André) 교수가 이끄는 연구진이 주목한 부분도 여기에 있다. 살아있는 생물학적 물질을 고해상도 현미경으로 바로바로 확인하는 방법을 고심한 셈이다.

이에 따라 연구진은 인공지능을 통해 이를 추적 관찰하며 전동 현미경을 유도하는 기술을 개발했다.

저해상도로 빠르게 스캔을 수행하면서 표본에 대한 개요를 구성한 뒤 데이터 포인트를 찾아 현미경이 확대해야 하는 위치를 정확하게 계산하는 소프트웨어를 개발한 것이다.

그 결과 이 소프트웨어는 세포 이동은 물론 바이러스나 미생물 등이 이동하는 경로를 빠르게 찾아 조준하는데 성공했다.

이에 따라 연구진은 의료진과 연구진들의 로딩을 상당히 줄여줄 것으로 기대하고 있다.

일단 연구진은 암세포가 인체 내에서 이동하는 경로 등을 밝히는 세포 이동 연구자들에게 도움이 된다고 설명한다.

오스카 교수는 "저해상도 이미지 스캔을 통해 암세포의 이동을 빠르게 캡처하면서 고해상도로 촬영 포인트를 잡는데 성공했다"며 "암 연구에 큰 이정표가 될 것"이라고 설명했다.

또한 연구진은 면역 체계 연구 등에도 충분히 활용이 가능하다는 입장이다. 박테리아나 바이러스, 기타 미생물 등을 빠르게 찾는데 도움을 줄 수 있는 이유다.

실제로 연구진이 코로나 바이러스를 대상으로 이 소프트웨어를 검증한 결과 정확하게 코로나 바이러스의 중화 항체를 찾아 현미경으로 빠르게 확대하는데 성공했다.

연구진은 "이 스마트 현미경을 사용하면 몇 달씩 걸리던 작업을 불과 몇 분만에도 해결할 수 있다"며 "또한 수집하려는 데이터를 명확하게 집어낼 수 있다는 점에서 고해상도 현미경 촬영의 인적 오류를 제거할 수 있을 것"이라고 밝혔다.