생활/문화
증상 비슷한 방광질환, 소변 속 분자 신호 AI 분석으로 구분한다
뉴스보이
2026.11.03. 10:05
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2026.11.03. 10:05
간단 요약
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간질성 방광염과 과민성 방광을 소변 검사로 정확히 구분하는 기술이 개발됐습니다.
최대 92%의 정확도를 보이며, 향후 질환 모니터링 기술로 발전할 전망입니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 3개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
김준기 서울아산병원 융합의학과 교수와 신정현 이대목동병원 비뇨의학과 교수팀이 소변 속 분자 신호를 인공지능(AI)으로 분석해 간질성 방광염과 과민성 방광을 구분하는 진단 보조 기술을 개발했습니다. 증상이 비슷해 진단이 까다로웠던 두 질환을 비침습적인 방법으로 명확히 분류할 수 있는 길이 열린 것입니다.
연구팀은 소변 속 미량의 분자 신호를 효과적으로 증폭하기 위해 산화아연 나노구조에 금을 결합한 표면 증강 라만 분광법(SERS) 칩을 제작했습니다. 이를 통해 대상자당 약 5마이크로리터(µL)의 소변만으로도 질환을 분석할 수 있게 됐습니다.
연구팀은 정상 대조군 117명, 간질성 방광염 환자 19명, 과민성 방광 환자 45명 등 총 181명의 소변을 분석했습니다. 데이터의 정확도를 높이기 위해 PCA PLS DA, PCA LDA, XGBoost, LightGBM 등 네 가지 머신러닝 기법을 적용한 결과, 질환 분류 정확도는 최대 92%에 달했습니다.
이번 연구 결과는 센서·바이오분석 분야 국제학술지 ‘ACS 센서스(ACS Sensors)’에 표지 논문으로 게재되며 기술력을 인정받았습니다. 연구팀은 향후 임상 환자군을 확대해 진단 성능을 검증하고, 질환의 중증도와 치료 전후 변화를 분석하는 모니터링 기술로 발전시킬 계획입니다.
