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한림대학교(총장 최양희)는 박종민 융합신소재공학전공 교수 연구팀이 최근 말디톱 질량분석과 머신러닝이 결합된 황색포도알균의 신속 항균제 내성검사 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.이번 연구는 한림대 의과대학 진단검사의학교실 김재석 교수, 연세대 의과대학 진단검사의학교실 용동은 교수, 서울대 의과대학 검사의학교실 박정수 교수 연구팀과 공동으로 진행했으며, 성과는 분석화학 분야 상위 8% 저널인 Analytical Chemistry(2024년 IF 6.7, JCR 순위 10/111)에 지난 15일자로 온라인 게재됐다.

항균제 내성균은 전 세계적으로 급증하여 의료비 및 사회적 비용 증가 등 공중보건 및 사회경제의 큰 위협이 되고 있다. 특히 이번 연구에서 주목한 메티실린 내성 황색포도알균 (methicillin-resistant Staphylococcus aureus)은 의료시설 내 감염의 주된 요인으로, 2024년 질병관리청의 국가 항균제 내성균 조사에 따르면 국내 종합병원에서 분리된 황색포도알균의 내성률은 2021년 45.2%, 2022년 45.7%로 높은 수준을 유지하고 있다. 그러나 기존 항균제 내성검사법인 배지 희석법, 디스크 확산법, PCR 기반 내성 유전자 검출법 등은 결과 확인까지 최소 1~2일 이상 소요되므로 빠른 항균제 선택을 위한 신규 항균제 내성검사법의 개발이 시급히 필요한 상황이다.

공동 연구팀은 신속 항균제 내성검사법의 개발을 위해 말디톱 질량분석기 (MALDI-TOF MS, 매트릭스 보조 탈착/이온화 비행시간형 질량분석기)를 이용한 미생물 동정 기술에 착안하였다. 균의 종류에 따라 나타나는 고유 질량 스펙트럼이 다르므로 데이터베이스와의 비교를 통해 미지의 미생물을 동정할 수 있으며, 균 배양 후 수 분 내에 동정할 수 있어 종합병원 및 대학병원 미생물검사실에서 널리 사용되고 있다. 다만, 현재까지 이를 기반으로 항균제 내성 여부를 확인할 수는 없었다.

연구팀은 말디톱 질량분석기 기반 진단시스템 전문기업 ㈜엔큐랩과 협업하여 메티실린 내성 및 감수성 황색포도알균 927주의 말디톱 질량 스펙트럼을 머신러닝 알고리즘에 학습시켜 메티실린 내성 여부를 구분할 수 있는 소프트웨어 AMRQuest를 개발하였다. 이후 한림대 강동성심병원, 연세대 신촌세브란스병원, 분당서울대병원에서 수집한 임상 분리주 537주의 황색포도알균을 대상으로 AMRQuest의 내성 진단능을 다기관, 단일 맹검, 무작위 검증한 결과 98.7%의 민감도(실제 내성균을 내성균으로 진단한 비율)와 97.7%의 특이도(실제 감수성균을 감수성균으로 진단한 비율)의 매우 높은 진단 정확도를 보임을 입증하였다.

뿐만 아니라 머신러닝 특성 기여도 (feature contribution) 분석을 통해 기존에 알려진 내성 관련 바이오마커(진단에 활용되는 생체분자) 외에도 내성 판정에 크게 기여하는 다수의 질량 특성(mass feature)을 찾아 신규 바이오마커 발굴 가능성도 확인하였다.

이번 연구를 통해 항균제 내성균 감염증 치료에 소요되는 시간을 큰 폭으로 단축할 수 있어 사회적 의료비용 절감 및 감염 환자의 예후 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 박종민 교수는 “향후 AMRQuest의 적용 범위를 메티실린 내성 황색포도알균뿐 아니라 다양한 항균제와 균종으로 확장하면 말디톱 질량분석이 미생물 동정 분야의 패러다임을 바꾼 것처럼 항균제 내성검사 분야의 게임체인저가 될 수 있을 것”이라고 전했다.

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한림대학교 (총장 최양희) 융합신소재공학전공 박종민 교수가 보건복지부 주관 2025년도 제1차 보건의료기술 연구개발사업 중 ‘저출산 극복 기술개발’ 사업에 선정됐다.

이번 사업은 저출산 극복 기술개발 사업 중 불임·난임 극복 기술개발 사업으로, 다중오믹스-AI 기반 비침습적 배아 선별 모델 개발을 목표로 하여 고려대학교 안암병원을 주관연구기관으로, 한림대학교를 공동연구기관으로 한 컨소시엄으로 구성되었으며, 45개월 간 총 연구비 11억 2,500만 원으로 연구개발을 수행한다. 

이번 사업을 통해 난임여성의 보조생식술을 위한 배아 선별 과정을 비침습적으로 수행할 수 있도록 배아 배양액 내 cfDNA (세포 밖 DNA), miRNA (마이크로RNA), 포배강액 내 대사체, 배아 이미지 및 환자 정보까지 통합된 강화학습 생성형 AI 기반 배아 선별 기술을 개발할 계획이며, 한림대학교에서는 나노소재 기반 저분자량 말디톱 질량분석 (MALDI-TOF MS; 매트릭스 보조 레이저 탈착 이온화 비행시간형 질량분석) 기술을 기반으로 하여 배아 당 수 마이크로리터 수준의 극미량으로 수집되는 포배강액 내 대사체를 민감하게 분석·평가할 수 있는 기술을 개발할 계획이다.

박종민 교수는 “본 연구를 통해 기존 PGT (preimplantation genetic test) 검사의 침습적 한계를 극복하고, 환자 맞춤형 비침습적 정밀 배아 선별 기술을 제공함으로써 임신 성공률 증가, 난임 치료 비용을 절감하고 글로벌 배아 선별 기술 표준화에 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.

한편, 저출산 극복 기술개발 사업은 불임·난임 분야, 가임력 보존·보조생식술 분야, 고위험임신 및 태아 위험 예방·관리·진단·치료 분야 등의 미충족 의료수요 해결을 위한 의료기술개발 및 임상적용 가능성 확대를 위한 연구개발 사업이다.

Congraturations! Jaewoong graduated with a Bachelor of Science degree from the Major of Materials Science and Engineering at Hallym University on February 21, 2024.

Taekyu has decided to join BMNL as an undergraduate researcher in June 2023. Welcome!