세포를 안정적이고 정밀하게 영상화할 수 있는 기술이 개발됐다. 세포 수준에서 질병 모델을 분석하는 연구 등에 활용될 것으로 기대된다. 

포스텍은 김철홍 전자전기공학과·IT융합공학과·기계공학과·융합대학원 교수, 장진아 기계공학과·생명과학과·IT융합공학과·융합대학원 교수 연구팀이 기존 영상 기술의 한계를 뛰어넘은 새로운 기술을 개발하고 연구 결과를 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 게재했다고 17일 밝혔다. 

생명과학 연구에서 널리 사용되는 ‘공초점 형광 현미경(CFM)’은 고해상도의 세포 이미지를 제공한다. 하지만 형광 염색을 해야 하기 때문에 광표백과 광독성 등이 세포에 손상을 입힐 수 있다. 

반면 ’중적외선 광음향 현미경(MIR-PAM)‘은 긴 파장의 물리적 한계로 해상도가 떨어지는 반면 염색 및 표지(라벨링) 없이 세포 이미지를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 

연구팀은 두 현미경의 장점을 융합하기 위해 ‘설명가능한 딥러닝(XDL)’ 기법을 활용했다. XDL은 기존 딥러닝 기술과 달리 변환 내부 과정을 시각화해 학습에 반영하기 때문에 더욱 신뢰도 있는 결과를 제공한다. 

연구팀은 단일 파장의 MIR-PAM 시스템을 구축하고 별도의 염색 없이 얻은 이미지를 CFM 스타일의 고해상도 이미지로 바꾸는 딥러닝 기반 영상 처리 기술을 개발했다. ‘가상염색·고해상도 중적외선 광음향 현미경 영상 기술’이라는 이 기술은 두 단계로 나뉜다. 

우선 '해상도 향상' 단계에서는 세포핵과 필라멘트 액틴 등 세포 내 구조를 선명하게 구분할 수 있도록 저해상도 이미지를 고해상도로 바꾼다. 그 다음 '가상 염색' 단계에서는 마치 형광 염색 과정을 진행한 것과 같은 이미지를 생성한다. 인공지능(AI)을 활용해 세포 손상 없이 염색된 고해상도 이미지를 얻은 것이다. 

장 교수는 "이번 연구로 무표지 고해상도 다중화 세포 영상화가 가능해졌다“며 ”살아있는 세포의 질병 모델 분석 등 다양한 연구에서 새로운 가능성을 열어줄 것"이라고 말했다.