"피 한 방울로 신장이식 환자 이식 거부 반응 확인 가능"

서울아산병원 융합의학과 김준기, 신·췌장이식외과 신성 교수팀이 표면 강화 라만분광법이라는 바이오마커 검출법과 인공지능 알고리즘 기반의 판별 기술을 이용해 신장이식 환자의 혈청에서 이식 거부 반응을 조기 진단하는 데 성공했다.

이번 연구는 보건복지부 보건의료기술 연구개발사업 및 과학기술정보통신부 지원 사업으로 진행됐다. 연구 저자로는 서울아산병원 융합의학과 김준기 교수(교신저자)·이상화 박사(공동 제1저자), 신·췌장이식외과 신성 교수(교신저자)·김진명 전문의(공동 제1저자)가 참여했다.

신장이식은 말기 신부전 환자의 생존율과 삶의 질을 높이는 치료법으로 성공률이 높지만 이식 거부가 발생할 위험도 존재한다. 신장이식 거부반응은 대부분 항체 및 T세포가 이식된 신장을 공격하는 형태인데 지금까지는 장기 조직 생검을 통한 침습적 방법으로 거부 반응을 진단했다.

신장이식 수술이 끝나면 거부반응 확인을 위해 환자에게 16~18게이지(직경 약 1.5mm, 길이 9~12cm)의 바늘로 생검을 하고 조직염색 화학분석을 시행한다. 이후 신장이식 병리 분류를 위한 시스템(밴프)에 따라 등급을 매긴다.

밴프 분류는 형태 및 분자적 소견을 통합해 신장이식 생검에 대한 진단을 표준화함으로써 이식 병리의 정확한 평가를 돕는다. 하지만 침습적인 검사라 반복적인 생검이 어렵고 출혈 등 합병증 발생 위험이 높다.

연구팀은 낮은 농도의 분석 물질도 검출할 수 있는 표면강화 라만분광법(SERS)을 이용해 이식 거부반응을 보다 정밀하게 측정했다. 환자의 거부 반응 예후 분석 결과를 토대로 ▲이식 반응이 없는 군 ▲항체 매개성 거부 반응군 ▲T세포 매개성 거부 반응군으로 분류했다. 신장이식 후 장기 손상 및 기능 평가를 토대로 라만신호의 판별 분석 과정에 대한 유효한 근거를 확보했고, 이를 바탕으로 신장 손상에 따른 라만신호의 진단 정확성에 대한 기여도를 판단했다.

금-산화아연 나노입자 기반의 SERS를 자체 제작했다. 이 SERS는 동맥경화와 암 진단 실험에서 높은 신뢰성과 감도를 입증한 바 있다. 이러한 고감도 진단 결과는 여러 나노 바이오마커가 생성하는 스펙트럼 패턴을 기계 학습 알고리즘으로 분석해 얻을 수 있었다.

연구팀이 SERS 및 인공지능 기반으로 분석한 결과, 각 거부 반응에 대한 판별 정확도는 인공지능 분석 알고리즘인 선형 판별분석(PC-LDA)과 부분 최소제곱 판별분석(PC-PLS-DA)에서 각각 93.53%, 98.82%를 달성했다. 이는 라만신호의 스펙트럼으로부터 주성분 분석을 통해 변수를 줄여 얻어낸 결과다. 연구팀은 이러한 인공지능 기반 분석기술을 통해 두 가지 거부반응이 혼재된 환자에 대한 모니터링 또한 가능하다는 사실을 확인했다.

김준기 교수는 “환자 혈액에는 여러 요인에 의한 바이오마커들이 존재하며 마커 간 비율도 너무나 다양하다”며 “우리의 기술력으로 제작된 SERS 칩과 인공지능 알고리즘 분석을 통해 임상 환자 샘플에서 신장이식 거부반응을 진단할 패턴을 찾은 것은 상당히 고무적이다”라고 말했다.

신성 교수는 “침습이 적은 방식으로 한 방울의 혈청에서 고민감도의 진단이 가능해, 앞으로 추가 연구와 검증 과정들을 거친다면 신장이식 환자들이 간단한 혈액 검사로 거부반응을 진단받을 수 있을 것이다”라고 말했다.

이번 연구를 통해 신장이식 환자의 피 한 방울로 이식 거부반응을 조기 진단할 수 있는 가능성을 열었다. 향후에는 최소침습적이면서 인공지능에 기반한 고민감도 기술로 이식 거부반응을 보다 정밀하게 진단해낼 수 있을 전망이다.

한편, 이 연구 결과는 ‘Biosensors&Bioelectronics’에 최근 게재됐다.