고심도 초고해상도 이미징을 위한 파면 측정 방식의 적응광학에 기반하는 현미경 시스템 및 그 동작방법

발명의 배경과 필요성

기술의 배경과 문제점

• 생체 조직 심부 이미징의 한계: 생체 조직은 빛의 산란과 왜곡(수차)을 유발하여 깊은 곳을 선명하게 관찰하기 어렵습니다.

• 기존 초고해상도 현미경(SMLM)의 문제: SMLM은 회절 한계를 극복했지만, 이미징 깊이가 얕고 수차에 의해 신호가 약해져 정확한 위치 결정이 어렵습니다.

• 복잡한 수차 측정의 어려움: 기존 반사 현미경 방식으로는 빛의 입사 및 반사 경로에서 발생하는 복잡한 수차를 분리하여 측정하고 보정하기 어렵습니다.

기술의 필요성

• 심부 조직 초고해상도 이미징: 생체 조직 깊은 곳의 단일분자 형광 이미지를 선명하게 복원할 수 있는 새로운 기술이 필요합니다.

• 정확한 수차 보정: 기존 방법으로 어려웠던 복잡하고 심한 수차를 효과적으로 측정하고 보정할 수 있는 해결책이 요구됩니다.

• 안정적인 신호 기반 수차 측정: 왜곡되기 쉬운 미약한 형광 신호가 아닌, 샘플 고유의 반사 신호를 이용하여 더 깊은 곳에서도 정확하게 수차를 계산할 수 있는 기술이 필요합니다.

구현 방법

기술의 원리

• 본 발명은 CASS/CLASS 방식과 SMLM 시스템을 결합한 하이브리드 현미경 시스템입니다.

• 1단계(CLASS 모드): 먼저 CLASS 방식을 이용해 샘플 고유의 반사 신호로부터 빛의 파면 왜곡 정보(수차 맵)를 정밀하게 측정합니다.

• 2단계(SMLM 모드): 측정된 수차 맵을 공간 광 변조기(SLM)에 적용하여 왜곡을 물리적으로 보정한 후, SMLM 방식으로 초고해상도 형광 이미지를 획득합니다.

구체적인 구현 방법

1. 수차 측정 (제1 모드): 로우-코히런스 광원에서 나온 빛을 샘플 빔과 참조 빔으로 나눕니다. 샘플에서 반사된 빔과 참조 빔을 간섭시켜 이미지 센서에서 수차 정보를 포함한 데이터를 얻고, CLASS 알고리즘을 통해 수차 보정 정보를 생성합니다.

2. 모드 전환: 수차 보정 정보 생성이 완료되면, 모드 전환 거울을 이용해 시스템을 SMLM 이미징 모드(제2 모드)로 전환합니다.

3. 수차 보정 및 이미징 (제2 모드): 들뜸 광원과 활성화 광원을 샘플에 조사하여 형광 신호를 발생시킵니다. 이 형광 신호를 두 경로로 나누어, 한 경로는 공간 광 변조기(SLM)를 통과시켜 이전에 측정한 수차를 보정하고(AO on), 다른 경로는 그대로 두어(AO off) 두 이미지를 동시에 획득합니다.

4. 초고해상도 이미지 생성: 수차가 보정된 이미지와 보정되지 않은 이미지의 원시 데이터를 각각 분석하여 최종적으로 선명한 초고해상도 형광 이미지를 생성합니다.

기술의 장점

• 복잡한 수차 보정 가능: 공간 광 변조기를 사용하여 매우 많은 Zernike 모드로 구성된 복잡하고 심한 수차도 효과적으로 보정할 수 있습니다.

• 더 깊은 이미징 깊이: 안정적인 반사 신호를 기반으로 수차를 측정하므로, 기존 형광 기반 기술보다 더 깊은 생체 조직(실험에서 최대 102μm)을 이미징할 수 있습니다.

• 광표백 문제 최소화: 수차 측정 과정에서 형광을 사용하지 않으므로, 형광 표지의 광표백 문제를 피하면서 정확한 수차 맵을 얻을 수 있습니다.

• 우수한 이미지 품질 및 정밀도: 실험 결과, 위치결정 수를 최대 77배까지 늘리고 위치결정 정밀도를 22nm 수준까지 향상시켜 이미지 품질을 획기적으로 개선했습니다.

실험 및 결과

실험의 목적

본 발명의 핵심 기술인 CLASS-SMLM 현미경 시스템의 성능을 실제 생체 샘플 환경에서 검증하는 것을 목적으로 합니다. 특히, 인위적으로 수차를 유발한 세포 샘플, 두꺼운 뇌 조직, 그리고 살아있는 동물 모델인 제브라피쉬를 대상으로 하여, 심부 조직에서 발생하는 복잡한 수차를 효과적으로 보정하고 초고해상도 이미지 품질을 향상시킬 수 있는지 정량적으로 평가하고자 했습니다.

실험 방법 및 과정

1. 샘플 준비: COS-7 세포(인위적 수차 유발), 150~200μm 두께의 쥐 뇌 조직, 수정 후 3.5일 및 5일 된 온전한 제브라피쉬를 샘플로 사용했습니다.

2. 수차 측정 및 보정: CLASS 현미경 모드를 사용하여 각 샘플의 고유 반사 신호로부터 조직 수차를 계산하여 수차 맵을 생성했습니다. 이후 SMLM 모드로 전환하여 공간 광 변조기(SLM)에 수차 맵을 적용, 실시간으로 수차를 보정했습니다.

3. 이미지 획득 및 비교: 수차 보정을 적용한 이미지(AO on)와 적용하지 않은 이미지(AO off)를 동시에 획득하여, 점 퍼짐 함수(PSF)의 폭, Strehl 비, 위치결정 수, 위치결정 정밀도 등 다양한 지표를 비교 분석했습니다.

실험 결과

다양한 생체 샘플에 대한 실험 결과, CLASS-SMLM 시스템은 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 심한 수차(RMS 파면 왜곡 최대 2.64 rad)를 성공적으로 보정하여 이미지 품질을 획기적으로 향상시켰습니다. 주요 정량적 결과는 아래 표와 같습니다.

CLASS-SMLM 현미경 시스템의 샘플별 실험 결과 비교

활용 방안 및 기대효과

활용 방안

• 생명과학 기초 연구: 뇌 신경세포의 수상돌기, 세포 내 미세소관 구조, 초기 수초 형성 과정 등 기존 현미경으로 관찰하기 어려웠던 생체 내 미세 구조와 동적 과정을 고해상도로 관찰하는 데 활용될 수 있습니다.

• 의학 및 신약 개발: 질병 모델 동물(예: 제브라피쉬)의 심부 조직을 직접 이미징하여 질병의 발병 기전을 연구하고, 약물 반응을 분자 수준에서 추적하는 데 응용할 수 있습니다.

• 차세대 현미경 기술 개발: 본 기술은 다른 이미징 기술과의 융합을 통해 더욱 발전된 형태의 다중 모드 현미경 시스템 개발의 기반 기술로 활용될 수 있습니다.

기대효과

• 기술적 파급 효과: 기존 초고해상도 현미경의 주요 난제였던 '이미징 깊이'의 한계를 극복함으로써, 심부 생체 이미징 분야의 새로운 연구 지평을 열 수 있습니다.

• 과학적 발견 촉진: 이전에는 불가능했던 살아있는 동물의 심부 조직 내 분자 수준의 현상을 직접 관찰하게 되어, 신경과학, 발생학, 면역학 등 다양한 생명과학 분야에서 획기적인 발견을 촉진할 수 있습니다.

• 산업적 가치 창출: 고성능 생체 이미징 장비 시장에서 국내 기술 경쟁력을 확보하고, 관련 연구 장비 및 진단 기기 산업의 성장에 기여할 수 있습니다.

시장 동향

시장 규모 및 성장 전망

초고해상도 현미경을 포함하는 생체 현미경 시장은 기술 발전과 고해상도 이미징에 대한 연구 수요 증가로 견고한 성장세를 보이고 있습니다. 전 세계 생체 현미경 시장은 2024년 50억 달러 규모에 이를 것으로 예상되며, 연평균 10% 성장하여 2029년에는 80억 달러에 도달할 것으로 전망됩니다.

• 지역별 동향: 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 아시아 태평양 지역은 의료 인프라 발전과 연구 자금 증가에 힘입어 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.

• 자료 출처: Microscope China, Data Bridge Market Research

산업 동인 및 기회 요인

1. 고해상도 연구 수요 증가: 나노기술, 생명과학, 재료과학 등 다양한 분야에서 미세 구조 분석을 위한 고해상도, 고정밀도 현미경에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다.

2. 기술 혁신 가속화: STED, PALM, STORM과 같은 초고해상도 기술과 AI 기반 이미지 분석, 자동화 기술의 결합은 현미경의 성능과 활용도를 높여 시장 성장을 견인하고 있습니다.

3. 의료 및 임상 적용 확대: 정밀 의학 및 개인 맞춤형 치료의 발전으로 질병의 조기 진단과 병리학 연구에서 고성능 현미경의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.