성균관대학교 바이오메카트로닉스학과 박진성 교수 연구팀(공동 1저자 박유진 석사, 박현준, 김우창 박사)은 삼성서울병원 의공학연구센서 강민희 박사, 이비인후과의 류광희 교수팀과의 공동연구를 통해 AI 기반 광학 진단 플랫폼을 세계 최초로 개발했다. 해당 플랫폼은 코로 흘러나오는 액체가 단순한 콧물인지, 뇌를 보호하는 뇌척수액인지 여부를 수 분 내에 정확히 구별할 수 있는 기술이다.

뇌척수액(CSF)은 뇌와 척수 주변을 흐르며 외부 충격으로부터 뇌를 보호하는 아주 중요한 액체이다. 하지만 사고로 머리를 다치거나 노화 또는 코를 통한 뇌 수술 등의 이유로 이 액체가 코 밖으로 새어 나올 수 있는데, 이를 ‘뇌척수액 누출’ 이라고 한다. 뇌척수액은 맑은 물과 같은 형태여서 겉보기에는 일반적인 콧물과 구분이 힘들다. 이 때문에 환자들이 단순 비염이나 감기로 착각해 방치하다가 세균이 뇌로 침투해서 뇌수막염 같은 생명을 위협하는 합병증에 걸리는 경우가 많았다.

이에 박진성 교수 연구팀은 빛의 산란을 이용해 물질의 미세한 지문을 읽어내는 ‘라만 분광학’에 주목했다. 연구팀은 금과 은을 결합한 아주 작은 ‘나노 기둥’구조체를 만들어 액체 속 다양한 생체분자들의 미세한 신호를 수만 배 이상 증폭시켰다. 여기에 인공지능(AI) 머신러닝 기술을 접목해 뇌척수액과 콧물이 가진 서로 다른 신호 패턴을 스스로 학습하게 했다.

연구팀이 실제 삼성서울병원 환자들의 샘플을 사용해 실험한 결과, 이 시스템은 90.8%라는 매우 높은 정확도로 뇌척수액 누출 여부를 가려냈다. 특히 연구팀은 장비마다 측정값이 달라지는 문제를 해결하기 위해 특수 보정 알고리즘을 도입했다. 그 결과, 대학병원의 고가 장비뿐만 아니라 휴대가 가능한 소형 장비에서도 똑같이 정확한 결과를 얻는 데 성공했다. 이는 앞으로 응급실이나 작은 의원급 의료기관에서도 1분 내외의 짧은 시간 안에 즉석 진단이 가능해짐을 의미한다.

본 연구는 육안으로 구별되지 않는 콧물과 뇌척수액을 구분하는 ‘세계 최초 AI 기반 광학 진단 플랫폼’을 제시함으로서 국내 의료현장에서 뇌척수액 누출을 즉시 확인하기 어려웠던 한계를 극복할 수 있는 획기적인 성과이다. 해당 기술을 통해 실제 의료 환경에서 뇌척수액 누출 의심 환자들의 정확한 모니터링 플랫폼으로써의 활용이 기대된다.

이번 연구는 한국연구재단의 중견연구(No. NRF-2023R1A2C2004964), 바이오·의료 기술개발(R&D)(RS-2024-00438542), 세종과학펠로우십(RS-2025-00554830, RS-2024-00353529) 사업과 SKKU-SMC 미래융합연구, SKKU-KBSMC 미래임상융복합학술연구 사업의 지원을 받아 수행되었다. 해당 성과는 연구의 우수성을 인정받아 금속공학 및 재료과학 분야에서 세계 최고의 권위를 자랑하는 국제 학술지인 ‘Journal of Materials Science & Technology’ 저널(IF: 14.3)에 12월 3일 온라인 게재되었다.

• ※논문명: Ultrasensitive CSF rhinorrhea screening via machine learning-aided SERS on Au@Ag nanopillars
• ※학술지: Journal of Materials Science & Technology
• ※논문링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1005030225012083

※연구포털(PURE): https://pure.skku.edu/en/persons/jinsung-park-2/

AI 기반 뇌척수액 누출 진단 플랫폼의 개발 모식도

플랫폼의 핵심 요소인 광학기판의 형태 및 SERS 특성 분석

뇌척수액(CSF)과 콧물(NS) 샘플의 라만 분광학적 SERS 검출 결과

다양한 머신러닝 파이프라인들간 비교 및 검증과 예측 결과 해석

장비 간 분해능 차이 극복을 위한 스펙트럼 전처리(CISP) 알고리즘 적용과
휴대용 라만 분광기를 이용한 플랫폼 검증