KAIST는 물리학과 박용근 석좌교수 연구팀이 이같은 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.

광학 현미경은 수백 년 전부터 생물학·의학 분야에서 활발히 활용되고 있다. 그중에서 현재 가장 폭넓게 쓰이는 형광 현미경은 세포 내의 특정 구조를 형광으로 표지하는 방식으로, 표지에 따른 세포 변형 부담이 동반되고 밝기와 세포독성, 안정성 문제 때문에 초고속 또는 장기간 측정이 힘들며 제한된 색깔로 다양한 구조를 동시에 보기 어렵다.

이 외 굴절률을 이용한 현미경과 굴절률 자체를 3차원상에서 정량적으로 측정하는 홀로그램 현미경 등은 굴절률과 세포 내 구조들의 관계가 명확하지 않아 분자 특이성이 떨어지는 단점이 있다.

이번 AI현미경 기술은 홀로그래픽 현미경과 형광 현미경의 장점만을 갖췄다. 형광 표지 없이 형광 현미경의 특이적인 영상을 얻을 수 있다. 자연 상태 그대로의 세포에서 동시에 수많은 종류의 구조를 3차원으로 볼 수 있으며, 밀리초 수준의 초고속 측정과 수십 일 수준의 장기간 측정이 가능하다. 기존 데이터에 포함되지 않은 새로운 종류의 세포에도 즉시 적용할 수 있어 다양한 생물학·의학 연구에 응용 가능할 것으로 기대되고 있다.

연구팀은 2012년 초부터 홀로그래픽 현미경 분야에 AI를 도입해 특이성 문제를 해결하려는 연구를 해왔다.

연구 과정에서 AI는 사람과 달리 형태적으로는 비슷하나 생화학적인 구성에 차이가 있는 시료의 굴절률 영상을 높은 정확도로 분류해낸다는 것을 발견했고 생화학적 특이성이 높은 정보가 굴절률의 공간 분포에 숨겨져 있다는 가설을 세웠다.

이번 연구에서는 홀로그래픽 현미경 영상으로부터 형광 현미경 영상을 직접 예측할 수 있음을 통해 가설을 증명했다. AI가 찾아낸 굴절률 공간 분포와 세포 내 주요 구조 간의 정량적인 관계를 이용해 굴절률의 공간 분포를 해독했으며 이 관계가 세포 종류와 관계없이 보존돼 있음을 확인했다.