나노갭을 이용한 혼합 시료의 직접적인 생체분자 식별

Oct 21, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 9103(2023) 이 기사 인용

측정항목 세부정보

단일 분자 측정에서 금속 나노갭 전극은 단일 분자의 전류를 직접 측정합니다. 이 기술은 다양한 시료에 대한 새로운 검출 방법으로 활발히 연구되고 있습니다. 식별 정확도를 높이기 위해 단일 분자에서 파생된 신호를 분석하는 데 기계 학습이 적용되었습니다. 그러나 기존의 식별 방법은 표적 분자별로 측정해야 하는 데이터가 필요하고, 나노갭 전극의 전자 구조가 변하는 등의 단점이 있다. 본 연구에서는 혼합 시료 용액에서만 측정된 단일 분자 측정 데이터를 기반으로 분자를 식별하는 기술을 보고합니다. 개별 샘플의 측정 데이터에 대한 분류기를 훈련해야 하는 기존 방법과 비교하여 제안된 방법은 혼합 용액의 측정 데이터로부터 혼합 비율을 성공적으로 예측합니다. 이는 사전 교육 없이 혼합 용액의 데이터만 사용하여 단일 분자를 식별할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 이 방법은 화학적 분리 방법이 적용되지 않는 생물학적 시료의 분석에 특히 유용할 것으로 예상되며, 이를 통해 단일 분자 측정이 분석 기술로 널리 채택될 가능성이 높아집니다.

복잡한 시료를 직접 측정하면 시료 준비 단계와 시료 손실을 최소화하는 동시에 광범위한 분자를 검출할 수 있어 시간 및 비용 절감 등의 이점을 얻을 수 있습니다. 단일 분자 측정은 나노 전극 사이의 분자를 직접 측정하기 때문에 새로운 분자 검출/정량 측정 방법으로 주목받고 있습니다1,2,3. 단분자 전기적 측정 방법인 브레이크 접합법4,5,6,7에서는 접합을 끊고 형성하는 과정을 반복하여 금속 나노갭을 형성한다. 분자가 나노갭을 통과할 때 발생하는 터널링 전류를 측정하여 단일 분자를 검출합니다. 분자소자 개발을 위해 단일분자 측정이 활발히 연구되고 있다2,8,9,10,11,12,13. Di Ventra 그룹이 DNA 및 RNA 염기서열 분석의 가능성을 이론적으로 제안한 이후, 단일 분자 측정은 높은 처리량, 낮은 검출 한계, 전처리 단계 없이 측정을 수행할 수 있는 능력으로 인해 분석 방법으로 상당한 주목을 받았습니다3,14,15 . 현재까지 우리 그룹은 DNA 및 RNA 핵염기의 전도도 측정을 보고했으며 분석 방법으로 단일 분자 측정의 적용 가능성을 입증했습니다. 표적 분자는 DNA와 RNA에 국한되지 않고 아미노산19,20, 펩타이드21,22, 단백질23,24,25, 신경전달물질26, 포도당27, NADH28 등 다양한 분자로 확장될 수 있습니다. 또한, 측정 대상은 생체분자에만 국한되지 않습니다. 단일 분자 측정은 광범위한 응용 분야를 가질 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 폭발물 탐지 가능성29. 단일 분자 측정으로 다양한 분자의 전도도를 측정할 수 있지만 단일 분자 전도도는 매우 가변적입니다. 따라서 신뢰할 수 있는 분자 식별을 위해서는 단일 분자 신호의 통계적 평가가 필수적입니다. 가장 일반적인 전도도 히스토그램 기반 분석은 단일 분자 전도도에 대한 통계적 전도도 정보만 제공합니다. 컨덕턴스 히스토그램이 겹치면 단일 분자 식별의 정확도가 낮아집니다. 단일 분자 측정에 기계 학습을 적용하는 것은 이러한 문제를 해결하는 유망한 방법입니다. 기계 학습 기반 분석은 단일 분자 측정의 식별 정확도를 향상시켰습니다. 그러나 기존의 기계 학습 접근 방식에서는 모든 표적 분자에 대해 단 하나의 화학종만 포함하는 솔루션에서 얻은 훈련 데이터가 필요합니다. 생체분자 또는 특정 표적을 검출하기 위한 단일 분자 측정의 적용을 고려할 때, 모든 분자에 대한 불순물을 포함하는 용액에서 단 하나의 샘플만 포함하는 기준을 준비하는 것은 때때로 어렵습니다. 그러나 불순한 용액에서 다양한 농도의 표적 분자를 사용하여 샘플을 준비하는 것이 비교적 쉬울 수 있습니다. 예를 들어 생물학적 시료에서 표적의 방출을 촉진 또는 억제하거나 시료 용액에 참조 분자를 추가합니다. 특정 표적 분자만을 포함하는 용액을 측정할 수 있더라도 훈련 데이터의 측정 환경이 샘플과 다를 수 있기 때문에 훈련 데이터로 구축된 머신러닝 분류기가 샘플에 적용되지 않을 수 있습니다. 이러한 이유로 단일 종 표적 샘플 없이 혼합 샘플을 직접 식별하는 방법의 개발은 단일 분자 측정 분야에서 상당한 발전을 나타냅니다. 이 접근 방식은 복잡한 샘플에서 생물학적 분자 및 기타 표적의 검출에 대한 통찰력을 제공하는 데 상당한 잠재력을 가지고 있습니다. 본 연구의 목적은 혼합 용액만을 기반으로 분자를 식별하는 분석 방법을 개발하는 것이었습니다. 그림 1과 같이 이미 순수용액 단일분자 측정과 기존의 머신러닝 기반 분석으로 식별이 가능한 것으로 알려진 dGMP와 dTMP를 대상으로 이들 혼합물에서만 혼합용액의 농도비를 구하는 방법을 개발하였다.