생명연, 소변 한 방울로 5분 만에 마약 투약 가려내는 나노-AI 감지 플랫폼 개발
마약 검사는 둘 중 하나였다. 정확하지만 비싼 장비로 몇 시간씩 걸리거나, 빠르지만 비슷한 약에 헷갈려 틀리거나. 소변 한 방울을 그대로 올려 5분 만에 가려내겠다는 기술이 그 사이를 파고든다.
소변을 사전 처리 없이 분석해 마약 투약 여부를 빠르게 선별하는 진단 플랫폼이 개발됐다. 한국생명공학연구원(생명연)은 바이오나노연구센터 임은경 박사 연구팀이 대구가톨릭대 김태환 교수, 분당서울대병원 이준희 교수, 스톤랩 AI연구센터와 공동으로, 별도의 화학 처리 없이 소변을 분석해 5분 만에 마약 투약 여부를 판별하는 나노-AI 융합 진단 플랫폼을 개발했다고 12일 밝혔다. 기존 검사는 양극단에 있었다. 질량분석 같은 정밀검사는 정확하지만 시료를 여러 단계로 처리하고 고가 장비로 분석해야 하며, 현장 간이 키트는 빠른 대신 성질이 비슷한 다른 약물에 잘못 반응하는 한계가 있었다. 연구팀은 나노 센서와 AI를 결합해 두 방식의 장점을 묶었다. 연구 결과는 국제학술지 ‘ACS Measurement Science Au’ 올해 9월호에 게재됐다.
빛 신호 키우는 ‘금 잔디’ 기판과 지문 읽는 AI
이 플랫폼의 바탕에는 빛을 읽어 분자를 식별하는 기술이 있다. 분자에 빛을 쬐면 분자마다 고유한 진동 신호가 나오는데, 이 신호 패턴은 사람의 지문처럼 물질을 구별하는 ‘분자 지문’ 역할을 한다. 문제는 이 신호가 너무 약하다는 점이다. 미량의 마약 성분이 내는 신호는 그대로는 읽어 내기 어렵다.
연구팀은 이 신호를 수백만 배로 키우는 나노 기판을 만들었다. 얇은 금 판 위에 아주 미세한 기둥들을 잔디밭처럼 촘촘히 세우고 표면을 거칠게 깎아낸 구조다. 마약 분자가 이 기판 위에 올라앉으면 분자 특유의 빛 진동 신호가 강하게 튀어나오도록 설계해, 아주 적은 양의 마약 성분까지 분별할 수 있게 했다. 이렇게 신호를 증폭하는 방식을 표면증강라만산란(SERS)이라 한다.
그러나 센서만으로는 부족했다. 소변에는 요소나 크레아티닌 같은 노폐물과 각종 의약품 대사물질이 섞여 있어, 마약 신호가 이들과 겹치면 사람이 눈으로 구분하기 어렵다. 신호를 키워도 그 안에서 마약만 골라내는 일이 또 다른 벽이었다.
연구팀은 이 대목에 인공지능을 붙였다. 머신러닝 모델(LightGBM)로 소변 속 복잡한 신호 파동에서 마약이 만드는 고유 ‘신호 지문’과 일반 신호를 구분하게 한 것이다. 노폐물과 대사물질 탓에 마약 성분만 떼어 내기 힘들던 기술적 한계를, 신호를 키우는 나노 기판과 그 신호를 해석하는 AI의 조합으로 넘어선 셈이다.
환자 155명 시험서 선별…”확진 아닌 1차 선별 도구”
성능은 실제 검체로 확인됐다. 진통제나 여러 약을 함께 복용한 소변 속에서도, AI를 결합한 플랫폼은 마약 양성 반응을 80% 수준의 정밀도로 구분해 냈다. 쥐 실험에서는 마약 투여 후 6시간 이내의 소변에서 마약 성분을 분석할 수 있음을 확인했다. 비슷한 약을 먹었을 때 헷갈리던 기존 간이 키트의 약점을 겨냥한 결과다.
사람 검체로도 검증했다. 연구팀은 분당서울대병원 환자 155명의 소변을 분석해, 마약류·향정신성의약품에 양성인 시료와 진통제 등 합법적 처방약을 복용한 음성 시료를 분류했다. 그 결과 양성을 양성으로 맞히는 민감도 76%, 음성을 음성으로 맞히는 특이도 79% 수준을 기록했다. 음성 대조군에는 아세트아미노펜, 졸피뎀처럼 대사에 큰 영향을 주는 약을 복용한 환자들이 포함됐다.
주목할 점은 AI가 ‘왜 그렇게 판단했는지’를 설명한다는 데 있다. 연구팀은 해석 기법을 통해 AI가 판단 근거로 삼은 신호를 확인했고, 그 신호들이 무작위 잡음이 아니라 마약 분자 구조와 약물 대사체, 약물로 변한 체내 대사 신호와 연결된다는 점을 밝혔다. 기존 AI 진단이 ‘블랙박스’라는 비판을 받아 온 것과 달리, 판단 근거를 화학적으로 따져볼 수 있다는 것이다. 신뢰성이 특히 중요한 법과학·임상 분야에서 의미가 있다.
다만 이 기술은 확진이 아니라 ‘1차 선별’ 도구다. 고가 장비와 긴 분석 시간이 필요한 기존 확진 검사를 대체하는 것이 아니라 보완하는 현장 선별용이다. 임은경 박사는 “이번 연구는 나노 공학 기술과 설명 가능한 AI 알고리즘을 결합해, 복잡한 체액 속에서도 마약 성분을 정밀하고 빠르게 분류할 수 있음을 보여준 사례”라며 “앞으로 현장에서 쓸 수 있는 휴대용 진단 기기로 고도화하겠다”고 말했다.
