이준석 KIST 박사팀 기술개발
이준석 한국과학기술연구원(KIST) 분자인식연구센터 박사팀은 송창선 건국대 교수(수의학과)팀과 공동으로 AI에 감염된 세포주에 형광염료를 처리해 나타나는 패턴을 분석하는 방식으로, 바이러스 감염 여부와 특수형을 구별하는 방법을 개발했다고 16일 밝혔다.
기존의 현장진단키트에 쓰이는 종란접종법과 유전자 검사법으로 결과를 얻기 위해 짧게는 3~4일, 길게는 약 7일이 필요하다. 또 종란 배양시설이 필요하고 면역측정이나 PCR(중합효소연쇄반응) 기법을 활용하기 위한 추가 장비와 시간이 필요했다.
이준석 박사팀은 각종 세포가 바이러스에 감염되는 민감도가 다르다는 점과 감염 시 활성산소가 발생하는 점에 착안했다. 활성산소로 인해 생기는 초과산화물을 감지하는 형광물질을 개발했다. 연구진은 사전에 23종의 포유동물 세포주에 3종의 AI 바이러스 감염 정도를 수치화하고 이를 기반으로 바이러스 감염에 따른 형광 세기의 변화를 계산했다. 그 결과 3종의 AI 바이러스의 특수형(아형)을 완벽하게 구별하는데 성공했다.
이준석 박사는 "AI 바이러스의 지문 기술을 이용하는 경제성 높은 1차 진단기술을 보급하면 AI 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다. 이 연구는 과학기술정보통신부 지원을 받은 KIST 개방형연구 프로그램, 국가과학기술연구회 창의형융합연구사업, 한국연구재단 바이오의료기술개발사업 지원 하에 이뤄졌다. 연구결과는 '앙게반테케미 국제판' 최신호에 게재됐다.
안경애기자 naturean@dt.co.kr
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