기술개요

• 딥러닝을 기반으로 측면 유동 분석(Lateral fow assay, LFA)등과 같은 면역 반응 분석 기반 키트, 항원-항체 기반 진단 키트 등의 분석 결과를 예측 함으로써 결과를 확인할 수 있는 시간을 단축시킬 수 있는 기술임

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기존기술 문제

• 기존의 측면 유동 분석(Lateral fow assay, LFA)은 검체로부터 채취한 샘플을 이용해 진단 검사를 진행하는데 시간(10~30분)이 오래 걸림.

• 이뿐만이 아니라 채취한 샘플의 농도와 반응 시간에 따라 다른 양상을 보임.

• 측면 유동 분석(Lateral fow assay, LFA)은 15분 정도의 시간을 가지고 충분한 반응이 이루어져야만 검사의 결과 판단이 가능함.

기술완성도

기술내용 및 특징

• 일정 기간 동안 미리 설정된 시간 단위로 복수의 반응 이미지를 흭득하는딥러닝 기반 분석 결과 예측 방법임.

• 딥러닝 기반 분석 결과 예측 모델은 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 장단기 메모리(long short-term memory, LSTM) 및 적대적생성 신경망(generative adversarial network, GAN)을 포함해 입력되는 반응 이미지를 기반으로 미리 설정된 결과 시간에 대응되는 예측 이미지를 생성하고 이를 기반으로 예측 농도를 출력하는 희귀모델이 포함됨.

• 예측 이미지는 입력되는 반응 이미지에서 상기 합성곱 신경망(CNN)을 이용해 특징 벡터를 흭득하고, 흭득한 특징 벡터를 기반으로 상기 장단기 메모리(LSTM)를 이용해 잠재 벡터(latent vector)를 흭득하고 출력하는 인코더 및 잠재 벡터를 기반으로 적대적 생성 신경망(GAN)을 이용해 예측 이미지를 생성하고 출력하는 디코더를 포함함.

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기술 활용 분야

• 측면 유동 분석 방식을 사용하고 있는 임신테스트기, 코로나 자가검사키트 등에 활용 가능

• 조직, 혈액, 침, 소변 등 인체에서 유래한 물질을 이용해 몸 밖에서 진단, 예측하는 체외진단 분야

시장 동향

• Frost&Sullivan 시장 자료에 의하면 글로벌 체외진단 시장은 ‘21년 992억 2,000만 달러에서 ’26년까지 6.9%의 연평균 성장률(CAGR)을 보여줄 것으로 전망

• 특히 임상 화학 및 면역 진단(Clinical chemistry and immunoassay)섹터의 경우 ‘21년에서 ’22년까지 10.6%의 높은 연간성장률을 보여줌.

지식재산권 현황

• 딥러닝 기반 분석 결과 예측 방법 및 장치

• 특허출원 ｜ 10-2021-0117172

• 출원일자: 2021년 09월 02일

• 출원인: 가톨릭관동대학교 산학협력단, 광운대학교 산학협력단

• 발명자: 유용경, 이정훈, 이기백, 이승민, 이학준, 문지원