"공기 중 바이러스 유무, 30분만에 확인…감염력도"

UNIST, 바이러스 손상없이 포집해 빠르게 분석

  울산과학기술원(UNIST) 기계공학과 장재성 교수팀은 실내 공기 중 바이러스를 손상 없이 포집하고 빠르게 분석하는 새로운 감시 시스템을 개발했다고 4일 밝혔다.

 해당 시스템은 기기로 공기를 흡입해 공기 속 바이러스 입자에 수분을 응축시켜 포집하고 이를 종이 면역 센서로 검출하는 방식이다.

 이렇게 포집기에 모인 바이러스 샘플을 종이 면역 센서에 옮기면 바이러스 유무를 30분 안에 알아낼 수 있다.

 면역 센서는 단백질의 항원항체 반응을 이용하는 검출 기술이다. 바이러스의 표면의 헤마글루티닌(HA)과 핵단백질(NP)이 항체와 반응해 검출된다.

 이 시스템은 검출 시간이 길고 실제 감염력 측정이 어렵다는 기존 유전자증폭(PCR) 검사의 약점을 극복했다.

 기존 PCR 검사는 고가 장비가 필요한 데다가 유전물질을 증폭해야 해 최소 몇 시간이 소요된다는 단점이 있다.

 또 이미 죽은 바이러스의 유전물질까지 검출하기 때문에 실제 감염력 여부를 알 수 없다.

 반면 이 시스템은 단 30분 만에 분석 결과가 나오는 데다가 전염성이 큰 바이러스일수록 검출량이 많은 '헤마글루티닌 단백질'을 검출해 실제 감염력을 추정할 수 있다.

 실제로 연구팀이 이 시스템을 이용해 초등학교 교실·복도·식당 등에서 17개의 공기 샘플을 채취해 분석한 결과 4건에서 A형 독감 바이러스(H1N1)가 검출됐다.

 기존 에어로졸 역학조사에 쓰이는 상용 장비로는 바이러스가 검출되지 않았다.

 장재성 교수는 "이 기술은 인플루엔자뿐 아니라 코로나19를 포함한 다양한 호흡기 바이러스에도 적용할 수 있다"며 "시스템을 고도화하는 추가 연구를 통해 공공장소, 병원, 학교 등 다양한 공간에서 조기 감염 감시와 대응에 크게 기여할 수 있을 것"이라고 말했다.

 이 연구 결과는 미국 화학회(ACS)가 발행하는 국제 저널 '환경과학과 기술'(Environmental Science & Technology)에 지난달 게재됐다. 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단과 환경부의 지원을  받았다.


의료.병원,한방

더보기
의학회 등 "전공의 조속히 복귀해달라…입영 연기 긴밀히 협의"
대한의학회와 대한수련병원협의회 등은 사직 전공의들에게 조속한 복귀를 요청하며 미필 전공의들의 입영 연기 등을 위해 노력하겠다고 약속했다. 의학회와 수련병원협의회, 국립대학병원협회, 대한사립대학병원협회, 한국의과대학·의학전문대학원협회(KAMC) 등 5개 단체는 20일 공동 입장문을 내고 정부의 전공의 5월 추가모집 조치를 환영하며 이같이 밝혔다. 전날 보건복지부는 이들 단체의 건의를 받아들여 이날부터 이달 말까지 수련병원별로 사직 전공의들을 대상으로 한 추가모집을 실시할 수 있도록 했다. 의학회 등은 입장문에서 "전공의 수련 중단은 개개인의 경력 단절을 넘어 국민 건강과 의료의 지속가능성에 직결되는 중대한 사회적 과제"라며 "5월 특별모집은 의료인력 양성 체계 복원과 의료현장 회복의 중요한 전환점이 돼야 한다"고 말했다.이들은 그러면서 입대 문제 등 전공의 복귀 장애물을 없애기 위해 노력하겠다고 강조했다. 단체들은 "군미필 전공의가 복귀할 경우 수련을 완료한 후 병역을 이행할 수 있도록 관계부처와 긴밀히 협의하겠다"며 "군의관·공중보건의로 복무 중인 사직 전공의에 대해서는 병역 의무 종료 후 기존 수련병원으로 복귀가 가능하도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다. 사직

학회.학술.건강

더보기

메디칼산업

더보기
옆구리 찌릿! 혹시 요로결석?…AI가 CT영상 분석해 찾아낸다
인공지능(AI)이 의료 분야에 빠르게 스며들고 있다. 최근에는 컴퓨터단층촬영(CT) 영상만으로 요로결석 진단을 돕는 AI 기술이 정부로부터 '혁신의료기술'로 인정받아 3년간 의료 현장에서 사용될 길이 열렸다. 정부가 특정 의료기술을 혁신의료기술로 지정하는 이유는 당장 임상적 필요성은 있지만 아직 연구 데이터가 부족한 새로운 기술에 대해 일정 기간 의료 현장에서 사용하며 안전성과 유효성에 대한 근거를 쌓을 기회를 주기 위해서다. ◇ AI, 비조영 CT 영상 속 요로결석 '콕' 집어낸다 20일 의료계에 따르면 보건복지부는 '비조영 CT 영상을 활용한 인공지능 기반 요로결석 진단 보조 기술'을 새로운 혁신의료기술로 최근 고시했다. 이 기술은 조영제 투여 없이 촬영한 복부 CT 영상을 인공지능 알고리즘으로 분석해 요로결석이 의심되는 부위의 유무, 크기, 위치 정보를 의료진에게 제공하는 역할을 한다. 쉽게 말해 AI가 먼저 CT 영상을 샅샅이 훑어보고 '이곳에 이만한 크기의 결석으로 의심되는 부분이 있다'고 표시해주는 것이다. 이는 방대한 영상 데이터를 빠르고 정확하게 분석해야 하는 영상의학과나 비뇨의학과 전문의의 진단 과정을 보조해 판독 정확도를 높이고 시간을 단축