콜레스테롤 현장진단 **

요약

•

전혈 기반으로 총 콜레스테롤, HDL, LDL을 분석하기 위한 방법 논의필요: FTIR, 라만/SERS 분광법과 스마트폰 영상 분석 + 딥러닝 기술 결합

•

AI와 딥러닝을 활용: 색변화, 스펙트럼, 영상 데이터를 정밀하게 정량 분석. 기존의 색변화기반으로 할것인가? 라만등의 분광법쓸것인가? 함께 쓸것인가. 방법론 스터디 필요 

•

기존 장비(SD LipidoCare, LipidPro) 대비 어떤 장점이 있는가: 무시약, 고속, 고정밀 분석이 가능하며, 환자 특성 데이터를 활용한 LDL 예측 및 심혈관 위험도 평가도 가능한 방법 모색 

•

스마트폰 기반 검사 시스템과 모니터링: 사용 편의성과 진단 신뢰성 동시 추구. 

•

우선순위 정하기: 할수 있는것부터. 레이블은 뭐로 할것인가?

서론

심혈관질환의 주요 위험인자인 이상지질혈증은 전세계적으로 수백만 명의 사망을 초래하고 있으며, 총콜레스테롤과 LDL-콜레스테롤 수치는 환자의 예후 평가에 필수적인 지표이다 (Predicting dyslipidemia incidence: unleashing machine learning algorithms on Lifestyle Promotion Project data | BMC Public Health | Full Text). 기존에는 정맥혈을 채취하여 임상화학 분석기로 지질프로파일을 측정하였으나, 검사시간과 장비 규모로 인해 POC(Point-of-Care) 검사 수요가 증가하고 있다. 최근 SD LipidoCare나 Osang LipidPro와 같은 휴대형 분석기가 출시되어 2분 이내에 소량의 말초혈액(5㎕)으로 TC, TG, HDL을 측정하고 LDL을 산출할 수 있지만 (Cholesterol – OSANG Healthcare), 전자동화·지능화와 같은 혁신적 개선 여지는 남아 있다. 본 제안서에서는 전혈(말초혈액) 및 혈청·혈장을 대상으로 스펙트럼 및 영상 기반 AI/DL 분석기술을 적용하여 총콜레스테롤, HDL, LDL 등 지질프로파일을 고도화된 방식으로 분석하는 시스템을 제안한다. 특히 자동 정량화, 이상 탐지, 예측모델, 판독보조·보고서 자동생성 등의 기능을 통해 R&D용·임상용 모두 지원 가능한 종합 진단 플랫폼을 목표로 한다.

기존 지질 분석 기술 현황

현존하는 휴대용 지질분석기는 대부분 효소 반응 기반의 비색 검사법을 사용한다. 예를 들어 SD LipidoCare 전문 시스템은 손끝 채혈 혈액을 스트립에 흡수하면 스트립 내부에서 혈구를 분리하고 혈장만을 각 반응 구역으로 이동시켜, 콜레스테롤·트리글리세리드·HDL에 각각 대응하는 효소 반응에 의해 흡광도를 측정한다. Osang LipidPro 또한 5㎕의 모세혈관 전혈로 2분 내에 TC, TG, HDL을 동시 측정하고, 계산식을 통해 LDL을 제공한다 (Cholesterol – OSANG Healthcare). 두 기기는 모두 50~600㎎/dL 범위의 지질농도를 판독하며, 포터블한 디자인으로 현장검사에 적합하다. 이러한 POC 장비는 기존 실험실 기준에 부합하는 임상적 정확도를 제공하는 것으로 보고되었다 (Comparing the Accuracy of 2 Point-of-Care Lipid Testing Devices - PubMed).

그러나 이들 제품은 기본적으로 고정 파장의 LED 광원과 포토센서만을 사용하며(FTIR/Raman 등 복합 스펙트럼 분석 장치가 아님), 연속적인 고속자동분리 기술이 없으므로 전혈 내 혈구 영향을 제어하는 정도가 제한된다. 또한 측정 원리가 전통적인 효소·색원 반응이어서 시약소비와 반응시간이 필요하다. 이에 반해 비침습·무시약 기반의 분광법과 스마트 기기 영상 분석 기술, 임상 데이터 기반 머신러닝 등 새로운 접근법은 시험의 민감도, 편의성, 확장성을 높일 가능성을 제시한다.

스펙트럼 기반 분석

분광학적 방법은 광학적 특성을 활용하여 혈액 내 지질성분을 비침습적으로 정량할 수 있다. 근적외선(NIR)과 중적외선(FTIR) 분광법은 조직의 분자진동에 의해 특정 파장에서 흡수현상을 보이며, 포도당·요소·지질 등 여러 성분의 스펙트럼 패턴이 알려져 있다. 실제로 FT-Raman 및 FTIR 분광을 이용한 연구에서 혈청 시료로부터 콜레스테롤, 트리글리세리드, LDL 등을 시약 없이 동시 정량할 수 있음이 보고되었다 (Application of FTIR Spectroscopy for Quantitative Analysis of Blood Serum: A Preliminary Study). 예를 들어 FT-Raman을 활용한 연구에서는 포도당, 중성지방, 총콜레스테롤을 시약 없이 동시에 측정 가능함이 확인되었고 (Application of FTIR Spectroscopy for Quantitative Analysis of Blood Serum: A Preliminary Study), 중적외선 분광에서 총콜레스테롤·중성지방·LDL의 예측오차가 생체내 변동성보다 낮아 임상 활용 가능성이 제시되었다 (Application of FTIR Spectroscopy for Quantitative Analysis of Blood Serum: A Preliminary Study).

또한 라만 분광법은 분자진동 신호로 콜레스테롤 존재를 민감하게 검출할 수 있는 기법이다. 표면 증강 라만(SERS)을 이용하면 금속나노입자 표면에서 신호를 극대화하여 세포 내 콜레스테롤을 정량화할 수 있음이 최근 보고되었다 (Using Raman Spectroscopy and Surface-enhanced Raman Spectroscopy to Detect Cholesterol Disorders) (Using Raman Spectroscopy and Surface-enhanced Raman Spectroscopy to Detect Cholesterol Disorders). 이 연구에서는 표준 라만과 달리 SERS가 정상 섬유아세포에서도 콜레스테롤을 검출하고, Niemann–Pick C(NPC) 질환 환자의 세포군 간 콜레스테롤 농도 차이를 구분할 수 있음을 확인했다 (Using Raman Spectroscopy and Surface-enhanced Raman Spectroscopy to Detect Cholesterol Disorders) (Using Raman Spectroscopy and Surface-enhanced Raman Spectroscopy to Detect Cholesterol Disorders). 즉, 라만/SERS는 라벨링 없이 세포 수준의 콜레스테롤 축적을 감지할 수 있으며 (Using Raman Spectroscopy and Surface-enhanced Raman Spectroscopy to Detect Cholesterol Disorders) (Using Raman Spectroscopy and Surface-enhanced Raman Spectroscopy to Detect Cholesterol Disorders), 향후 혈액 시료 기반 지질 분석 도구로 확장 가능성이 있다.

이처럼 스펙트럼 기반 기법은 시약이 필요 없고 여러 성분을 동시에 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 현재로서는 장치의 소형화와 비용 측면에 과제가 남아 있다. 그러나 최근 AI/DL 기술을 접목하면 복잡한 스펙트럼 데이터에서 지질 성분에 해당하는 특징을 학습시켜 정량정확도를 개선할 수 있다. 예를 들어 딥러닝 회귀모델에 분광 데이터를 학습시키면 포화지방·불포화지방·콜레스테롤 각각의 농도를 고속 연산할 수 있다. 특히 라만 분광에서 얻은 스펙트럼 데이터에 CNN이나 다층퍼셉트론을 적용하면, 지연/넓은 잡음에도 불구하고 콜레스테롤 신호만을 분리하여 정량화하는 것이 가능하다 (Using Raman Spectroscopy and Surface-enhanced Raman Spectroscopy to Detect Cholesterol Disorders) (Using Raman Spectroscopy and Surface-enhanced Raman Spectroscopy to Detect Cholesterol Disorders). 최근 연구에서도 머신러닝을 통해 기존 공식보다 정확한 LDL 예측 모델(예: 2단계 XGBoost 모델)이 개발되어 RMSE 7.015를 기록했으며 ( Prediction of low-density lipoprotein cholesterol levels using machine learning methods - Seoul National University), FTIR/Raman분광 기반으로도 다수의 혈중 성분을 예측하는 기법이 제안되었다 (Application of FTIR Spectroscopy for Quantitative Analysis of Blood Serum: A Preliminary Study) (Using Raman Spectroscopy and Surface-enhanced Raman Spectroscopy to Detect Cholesterol Disorders).

기술분류	원리 및 장점	제한점	AI/딥러닝 적용 가능성
효소 비색법	효소+색소 반응을 이용한 단순 흡광도 측정, 저비용·빠름	시약 소모, 배경색 간섭, HCT 영향	스마트폰 카메라 기반 색도 분류, 캘리브레이션 보정, 이상값 검출
FTIR/NIR 분광	적외선 스펙트럼으로 다중분자 동시 분석, 무시약	고비용 기기, 해석 복잡, 적정 샘플 준비 필요	스펙트럼 데이터에 대한 CNN/RNN 회귀 학습, 피쳐 추출 통한 정량
라만/SERS 분광	분자 구조 특이 신호 민감 검출 (SERS는 증강효과로 초미량 탐지 가능)	레이저·나노기판 필요, 측정 환경 제약	스펙트럼 이상 탐지·분류(예: 정상 vs 이상 패턴), 신호 증폭 최적화 학습
영상 분석(스마트폰)	색·광학 변화를 카메라로 이미지/동영상 캡처, 휴대성 우수	조명·환경 변화에 취약, 화학적 특이성 제한	CNN 기반 색상 분석·ROI 분할, 비디오 프레임 통합 분석 ([

이미지 기반 분석

혈액 또는 바이오칩 상에서 발생하는 색상 변화나 구조를 영상으로 분석하는 방법도 주목받고 있다. 스마트폰 기반 진단 플랫폼은 마이크로플루이딕 칩, 시험지, 혈액도말 슬라이드 등을 카메라로 촬영하고, 앱 내 AI 알고리즘으로 결과를 산출한다 (Smartphone-based platforms implementing microfluidic detection with image-based artificial intelligence | Nature Communications). 예를 들어 증강된 마이크로비드(microbeads)를 이용해 암편광 이미지를 촬영하면, 후처리로 세포 개체와 부착된 비드를 분리하여 자동 계수할 수 있다 (Smartphone-based platforms implementing microfluidic detection with image-based artificial intelligence | Nature Communications).

(Smartphone-based platforms implementing microfluidic detection with image-based artificial intelligence | Nature Communications) 위의 그림은 스마트폰 기반 영상 분석에서 사용되는 주요 기법을 보여준다. (a) 저해상도 영상을 딥러닝 슈퍼해상도(SR) 알고리즘으로 개선하면 작은 혈구·혈장 입자를 더 선명히 관측할 수 있다. (b) 분할(segmentation)을 통해 혈액 영상에서 적혈구나 거대세포 등 관심영역만 추출할 수 있다. (c) 실험 진행 중 촬영된 영상의 색변화 곡선을 로지스틱 모델로 피팅하면 색변화 속도를 정량화할 수 있다 (Smartphone-based platforms implementing microfluidic detection with image-based artificial intelligence | Nature Communications). 이처럼 CNN 기반 이미지 처리 알고리즘은 저가의 스마트폰 카메라로 측정 데이터를 얻는 데 핵심적이다.

특히 스마트폰 카메라로 고정된 시험지를 연속 촬영하여 얻은 동영상 프레임을 종합 분석하면 정량감도가 향상된다 ( Point-of-care Colorimetric Analysis through Smartphone Video - PMC ). Kabir 등은 임상 검사(예: Zika 항체 검사)에서 스마트폰 동영상을 프레임 별로 평가해 최적 프레임을 선택·통합하는 알고리즘을 개발하였으며, 이를 통해 결과와 실험실 기준값 간 상관도와 검출한계가 개선되었음을 보였다 ( Point-of-care Colorimetric Analysis through Smartphone Video - PMC ). 따라서 컬러 센싱 기반 POC 장치에도 동영상 분석 기법을 적용하면 노출 변화와 노이즈에 강건한 정량분석이 가능하다.

또한 영상분석 기반 예시로, 종양표지자나 혈중 성분에 특정 형광표지를 추가하면 현미경/핸드헬드 카메라로 측정할 수도 있다. 이 경우 딥러닝을 활용해 현미경 영상 속에서 형광 입자나 대식세포 등 특이 구조를 자동 검출·계수할 수 있다. 나아가 스마트폰으로 혈액 도말 슬라이드나 프린트 칩을 스캔하면, 영상에서 보이는 레벨이나 분광정보(멀티스펙트럼 카메라)까지 조합해 분석 정확도를 높일 수 있다.

임상 데이터 기반 예측 모델

혈액검사 외에도 기존 임상정보(연령, 성별, BMI, 타 검사 수치 등)로 지질수를 예측하거나 이상지질혈증 발생을 분류하는 ML 모델도 유용하다. 최근 연구에 따르면, 개인의 건강검진 데이터와 기저검사값을 활용해 LDL-C를 예측하는 머신러닝 모델이 기존 Friedewald 계산식보다 우수한 성능을 보였다 ( Prediction of low-density lipoprotein cholesterol levels using machine learning methods - Seoul National University). 예컨대 2단계 XGBoost 모델은 RMSE 7.015를 기록하여 Friedewald 공식(RMSE 12.112)과 비교해 정확도를 크게 개선했다 ( Prediction of low-density lipoprotein cholesterol levels using machine learning methods - Seoul National University). 또한 이상지질혈증 발병 예측 연구에서는 MLP(다층퍼셉트론)와 랜덤포레스트 모델이 높은 정확도를 보였으며, 허리둘레, 비타민D 수치, 혈압, 성별, 연령, 당뇨병 여부, 신체활동량 등이 주요 예측 인자로 확인되었다 (Predicting dyslipidemia incidence: unleashing machine learning algorithms on Lifestyle Promotion Project data | BMC Public Health | Full Text). 이처럼 대규모 환자 데이터를 기반으로 한 ML 예측모델은 추가 침습적 검체 없이 리스크를 평가하거나 LDL 목표달성 여부를 추정하는 데 활용 가능하다.

AI·딥러닝 적용 방안

•

자동 정량화: 스펙트럼 또는 영상 데이터를 AI 모델에 입력하여 자동으로 지질 농도를 산출한다. 예를 들어 FTIR/Raman 스펙트럼에 CNN·회귀분석을 적용하면 시약 반응 없이 지질 성분을 신속히 정량화할 수 있다 (Application of FTIR Spectroscopy for Quantitative Analysis of Blood Serum: A Preliminary Study) (Using Raman Spectroscopy and Surface-enhanced Raman Spectroscopy to Detect Cholesterol Disorders).

•

이상 탐지: 검사 결과가 정상 범위에서 벗어났거나 측정오류가 의심될 때 이를 경고한다. 예를 들어 랜덤포레스트 같은 기계학습은 배경잡음과 실제 신호를 구분하여 노이즈를 제거할 수 있으며 (Smartphone-based platforms implementing microfluidic detection with image-based artificial intelligence | Nature Communications), Autoencoder 기반 이상치 탐지로 비정상 판독을 자동 검출할 수 있다.

•

예측 모델 구축: 과거 데이터로 학습한 모델로 향후 콜레스테롤 수치 또는 심혈관 위험을 예측한다. LDL 직접측정 대신 데이터 기반 예측식을 사용하거나, 동반 질환·유전자 정보로 이상지질혈증 발생 가능성을 평가할 수 있다 (
Prediction of low-density lipoprotein cholesterol levels using machine learning methods
- Seoul National University) (Predicting dyslipidemia incidence: unleashing machine learning algorithms on Lifestyle Promotion Project data | BMC Public Health | Full Text).

•

판독 보조 및 보고서 작성: AI가 분석 결과를 해석하여 의사가 이해하기 쉬운 코멘트를 자동 생성한다. 예를 들어 Stanford의 최근 시스템은 검사 결과를 바탕으로 환자에게 설명문을 자동 작성하는 LLM 기반 도구를 개발하여, 의사의 메시지 작성 업무를 경감하고 환자 이해도를 높이고 있다 (AI tool assists doctors in sharing lab results).

차별화 및 혁신 가능성

기존 SD LipidoCare, Osang LipidPro 등의 제품은 기본적인 효소·색법 기반 분석을 수행하지만, 제안 시스템은 다음과 같은 혁신적 차별점을 제공한다. 첫째, 멀티 모달 분석이다. 전통적 기기와 달리 분광기 및 이미지 장치를 통합하여, 비색법뿐 아니라 IR·라만 등 광대역 스펙트럼으로 혈장·혈구 특성까지 동시에 파악한다. 예를 들어, 혈중 지질이 특정 파장에서 흡수하거나 스캐터하는 특성을 스펙트럼으로 검출함으로써 더 많은 화합물 정보를 얻을 수 있다. 둘째, AI 보정·개선이다. 딥러닝 모델이 스트립의 변동성(샘플량, 조명, HCT 등)을 학습하여 보정함으로써 측정 정확도를 높인다. 셋째, 고도화된 결과 해석이다. 단순 수치 제공을 넘어, AI가 이상패턴이나 질환 연관성을 검출하여 추가검사 권고나 위험도 평가를 제안한다. 예를 들어 LDL이 매우 높다면 CHD 위험도를 자동 계산해주거나, 비HDL/LDL 비율 변화를 통해 선행 징후를 경고할 수 있다. 마지막으로, 사용자 경험 혁신이다. 모바일 앱과 연동하여 검사과정을 안내하고 결과를 시각화하며, LLM을 활용한 자동 보고 기능으로 전문지식이 없는 사용자도 이해할 수 있는 설명문을 제공한다.

실현 가능성 평가 및 전망

종합하면, 제안 시스템은 여러 최신 기술 트렌드를 종합하여 구현 가능성이 높다. 분광·영상 센서의 소형화는 이미 상용화 단계이며, 스마트폰 AI칩 수준에서 간단한 CNN 추론이 가능하다. 예를 들어, 스마트폰 기반 미세유체 칩과 AI 영상처리 플랫폼에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다 (Smartphone-based platforms implementing microfluidic detection with image-based artificial intelligence | Nature Communications). 다만, 라만/SERS 장치는 아직 연구 개발 단계이며 비용이 높으나, 기술 발전과 양산화를 통해 점차 접근성이 개선될 것으로 예상된다. AI 모델의 신뢰성을 확보하려면 대용량 데이터 학습과 교차검증이 필수적이며, 의료기기로서 규제 승인(예: MFDS·FDA) 요구사항을 충족해야 한다. 다행히 최근 AI 기반 의료기기 가이드라인이 마련되고 있고, AI 해석 가능성을 높이는 XAI(설명가능 AI) 기법도 발전 중이다. 실제로 심층신경망 기반 LDL 예측 모델이 임상 데이터와 강하게 일치함이 증명되었고 ( Prediction of low-density lipoprotein cholesterol levels using machine learning methods - Seoul National University), 의사의 업무를 돕는 AI 보조도 Stanford 사례처럼 현실화되고 있다 (AI tool assists doctors in sharing lab results).

따라서 본 제안은 현재 연구개발 수준의 기술과 상용 플랫폼을 통합하며, 단계별로 실용화를 도모할 수 있다. 예컨대 초기에는 포터블 형태의 FTIR 스펙트럼계와 스마트폰 앱을 결합하여 파일럿 테스트를 진행하고, 데이터가 확보되면 본격적인 DL 학습으로 품질을 고도화할 수 있다. 중장기적으로는 SERS 나노센서, 멀티스펙트럼 센서, 고성능 엣지AI 프로세서 등을 적용하여 진단 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다.

결론

본 제안서에서는 전혈 기반 지질 프로파일 분석을 위해 스펙트럼 센싱, 영상 분석, 임상 데이터 예측을 통합한 AI/DL 기반 시스템을 제시하였다. 제안 시스템은 휴대용 디바이스와 AI모델을 결합하여 실험실 장비에 버금가는 정확도를 구현하고, 자동화·지능화된 결과 해석을 제공한다. 이를 통해 연구개발 및 임상검사 현장에서 보다 신속하고 효율적인 콜레스테롤 분석이 가능하며, 궁극적으로 환자 맞춤형 진단 및 예방의료를 지원할 수 있을 것이다.