[해외 DS] AI로 디자인한 카테터, 약물 없이 요로감염 예방에 효과적

인공지능을 활용해 카테터 내부에 날카로운 삼각형 모양의 융기 구조를 설계
융기 구조로 인해 박테리아가 카테터 내부로 이동하지 못해 감염을 예방
대장균에 대한 효과는 입증됐으나, 다른 박테리아 종에 대해서는 추가 연구 필요

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (GIAI R&D Korea)에서 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.


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사진=Scientific American

전 세계적으로 매년 1억 명 이상의 사람들이 요로 카테터가 필요하다. 이 장치는 특히 수술 후 환자의 건강을 회복시키는 데 효과적으로 사용됐다. 그러나 개발도상국에서는 약 1/4, 미국에서는 약 1/8이 카테터를 사용하는 사람 중 상당수가 카테터 내부에 박테리아가 축적되어 발생하는 카테터 관련 요로 감염(Catheter-Associated Urinary Tract Infection, CAUTI)에 걸려 고통을 호소하고 있다.

박테리아의 상류 유영 저지, 항생제 사용 줄이고 카테터 사용 기간 연장

최근 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 게재된 새로운 연구에 따르면 인공지능의 도움으로 연구자들은 항생제 없이도 박테리아 오염을 최대 2배까지 줄일 수 있는 새로운 카테터를 설계했다. 카테터 내부는 박테리아가 달라붙는 것을 방지하는 데 도움이 되는 3차원 기하학적 모형이 장식돼 있다.

“일반 카테터에는 내부가 비어 있다”라고 이 연구의 공동 저자인 캘리포니아 공과대학교의 컴퓨터과학자 애니마쉬 아난드쿠마르(Animashree Anandkumar)는 말했다. 일반 카테터의 매끄러운 내부 표면으로 인해 박테리아가 카테터에 군집을 형성하면서 요로로 들어가 카테터 관련 요로 감염을 일으킨 것이다.

과거에 의사들은 박테리아를 죽이기 위해 카테터 내벽을 항생제나 은과 같은 금속 물질로 코팅하기도 했다. 그러나 이러한 방법은 비용이 많이 들고 항생제 내성 박테리아가 더 널리 퍼짐에 따라 효과적이지 않게 됐다. 이와는 다르게 새로운 카테터는 박테리아를 퇴치하기 위해 특수 코팅에 의존하지 않고 내부 표면에 단순한 기하학적 구조를 추가했다.

3D 프린팅된 날카로운 삼각형 모양의 작은 융기 부분이 카테터 내부에 줄지어 있어 박테리아가 통과할 수 없는 일종의 장애물 달리기 코스를 형성한다. 박테리아가 상류로 헤엄쳐 올라가려다가 뾰족한 융기 부분에 부딪히고 넘어져 결국 하류에서 멈추거나 튕겨 내려가는 구조다. 장애물 높이는 유효 와류를 향상하는 것과 튜브의 막힘을 방지하는 것 사이의 절충을 고려해 설정됐다고 연구진은 전했다. 결과적으로 이 디자인은 값비싸고 불필요한 항생제 사용을 줄이고 카테터 사용 기간을 연장하는 데 도움을 주는 것으로 분석됐다.

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기존 카테터의 매끄러운 내부 표면과 다르게 박테리아의 진입을 막는 융기가 추가된 AI 디자인 카테터/사진=Scientific American

대장균 100배 감소 효과, 박테리아 종류에 따라 미세 조정 필요

완벽한 박테리아 퇴치 미로를 찾기 위해 아난드쿠마르와 그녀의 팀은 AI를 사용하여 수만 번의 시뮬레이션을 통해 디지털 모델링된 카테터를 빠르게 설계해 나갔다. 컴퓨터 모델의 여러 시나리오에서 가상의 박테리아를 가장 잘 차단하는 디자인을 찾은 후, 3D 프린팅으로 시제품을 제작하고 실험실에서 대장균을 사용하여 테스트했다. 24시간 후, 기존 카테터보다 거의 100배나 적은 수의 박테리아 군집이 발견됐다.

이 새로운 카테터는 현재 카테터 관련 요로 감염과 관련된 가장 흔한 미생물 중 하나인 대장균에 저항하도록 최적화됐다. 그러나 다른 박테리아 종들도 카테터에 서식하여 감염을 일으키는 것으로 알려져 있다. 미국 클리블랜드 클리닉 비뇨기과 전문의 글렌 베르네버그(Glenn Werneburg)는 “카테터에 있는 박테리아는 세균막(바이오필름) 형태로 존재하며, 박테리아는 종류에 따라 다른 방식으로 유영하는 것으로 알려져 있다”고 언급했다. 그는 장구균이나 프로테우스 박테리아와 같은 다른 박테리아도 접근하지 못하도록 향후 수정된 디자인을 개발해야 할 수도 있다고 덧붙였다.

아난드쿠마르도 이에 동의하며, 새로운 디자인을 정확하게 모델링하려면 더 많은 연구와 박테리아의 물리적, 화학적 특성에 대한 더 많은 데이터가 필요하다고 설명했다. 또한 연구자들은 디자인을 널리 생산하기 전에 임상 환경에서 테스트해야 할 것이다. 아난드쿠마르는 AI 모델링이 카테터 이상의 잠재력을 가지고 있다고 전망했다. 그녀는 AI를 활용하여 약물, 에너지 효율적인 비행기 프로펠러 등을 설계하는 데 도움을 주고 싶다고 말했다. “이것은 시작에 불과하다”라고 그녀는 AI 디자인 모델링에 대한 넓은 활용처에 대해 자신했다.

영어 원문 기사는 사이언티픽 아메리칸에 게재되었습니다.

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