배터리 없이 몸속서 발전…손상 여부도 빛으로 알려준다

[이데일리 신영빈 기자] 몸속에 삽입한 뒤 외부 초음파만으로 전기를 만들고, 빛을 이용해 소자의 위치와 손상 여부까지 확인할 수 있는 생분해성 의료소자가 개발됐다. 배터리나 상태 감지 회로 없이 작동해 향후 바이오센서와 약물 전달 시스템 등에 활용될 가능성이 기대된다. 한국연구재단은 연세대 신소재공학과 김상우 교수와 홍콩폴리텍대 공동연구팀이 머신러닝으로 설계한 발광 분자를 생분해성 마찰전기 에너지 하베스팅 소자에 적용해 배터리 없이 전력을 생산하고 상태를 외부에서 확인할 수 있는 삽입형 소자를 개발했다고 17일 밝혔다. 상태가 보이는 삽입형 소자의 구동 및 활용 모식도. 개발된 발광 소재를 생분해성 소재와 결합해 초음파 기반 마찰전기 에너지 하베스팅 소자를 제작했다. 소자의 구동 원리와 위치·상태 모니터링 과정을 보여주는 그림, 그리고 생쥐 실험을 통해 38주간 소자의 분해 과정을 추적한 실제 사진. (사진=연세대학교 김상우 교수)연구팀이 개발한 소자는 체외에서 초음파를 가하면 마찰전기 현상을 이용해 전력을 생성한다. 두 물질이 접촉하거나 마찰할 때 생기는 정전기를 전기 에너지로 바꾸는 방식이다. 소자의 위치와 상태는 빛으로 확인할 수 있다. 피부에 자외선을 비추면 소자에 포함된 발광 소재가 빛을 내 몸속에 있는 소자의 윤곽이 피부 밖에서도 드러난다. 소자가 손상되면 발광 윤곽도 사라져 별도의 영상 장비 없이 상태 변화를 확인할 수 있다. 기존 심장박동기나 신경자극기 등 삽입형 의료기기는 체내에서 위치가 바뀌거나 손상되더라도 상태를 확인하기 쉽지 않았다. 컴퓨터단층촬영(CT)이나 자기공명영상(MRI) 같은 장비를 이용하거나 추가 수술이 필요할 수 있다. 일정 기간 뒤 몸에 흡수되는 생분해성 소자는 영상에서 경계가 뚜렷하지 않다는 한계도 있다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 마찰전기 에너지 하베스팅과 인광 기술을 결합했다. 먼저 인공지능(AI)을 이용해 약 27만개의 가상 후보 분자 가운데 발광 색과 밝기를 예측했다. 이 가운데 육안으로 확인하기 쉬운 이리듐(Ir) 기반 후보를 선별했다. AI 기반 발광·마찰전기 분자 예측 및 검증 과정. 이리듐(III) 착물 발광 데이터 1,667건으로 구축한 PhosIrDB를 학습한 머신러닝 모델이 27만 2,104개 가상 후보 분자의 발광 색과 효율을 예측해, 사람 눈에 잘 보이면서 마찰전기 출력이 우수한 최종 분자(Ir1b)를 도출하는 과정. (사진=연세대학교 김상우 교수)...