머신러닝 기반 Au@Ag 나노필라 SERS 플랫폼을 이용한 뇌척수액 비루의 신속 판별

키워드

확장요약문

본 연구에서는 뇌척수액(CSF)과 일반 비강 분비물을 정확하게 구별하기 위한 머신러닝(ML) 기반 표면증강 라만산란(SERS) 진단 플랫폼을 개발하였습니다. Au@Ag 이중금속 나노필러 기판은 우수한 화학적 안정성과 플라즈모닉 시너지 효과를 통해 안정적이고 재현성 높은 SERS 신호를 확보하였습니다. 또한, 서로 다른 라만 분광기에서 발생하는 스펙트럼 편차를 최소화하기 위해 기기 간 스펙트럼 전처리 알고리즘을 도입하였습니다. 다양한 머신러닝 모델을 비교·평가한 결과, NearMiss-2와 로지스틱 회귀를 결합한 모델이 내부 및 외부 검증에서 가장 우수한 분류 성능을 나타냈습니다. 특히 휴대용 라만 분광기를 활용한 분석에서 진양성률 0.95와 진음성률 1.00을 달성하여 현장 진단 적용 가능성을 입증하였습니다. 본 플랫폼은 뇌척수액 비루의 신속하고 비침습적인 진단을 위한 유망한 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.