Raman spectroscopy is an analysis method that uses inelastic scattering of incident light by molecular vibrations of an analyte, called Raman scattering. The advantage of this analysis is that the preparation process is relatively simple and the analysis results can be obtained quickly. Above all, the Raman spectrum contains information on the molecular vibration characteristics of the analyte, so qualitative and quantitative analysis with high sensitivity and specificity is possible. Nevertheless, its practicability was limited due to the disadvantage that the Raman scattering probability was very low and the signal intensity was weak. However, after the discovery of SERS (surface-enhanced Raman scattering), which can dramatically increase the Raman scattering probability, a turning point was reached. Currently, many studies are underway to apply this analysis method to various fields such as environmental monitoring, food safety, and disease diagnosis. In this study, we developed a 3D nanostructure that can maximize SERS. The 0.6 nm polymer film on the 3D nanostructure surface was functionalized and modified to be suitable for biomolecular analysis. Amyloid-beta (Aβ) and Tau proteins, which are Alzheimer's disease-related proteins, were analyzed using these surface-functionalized 3D nanostructures. The oligomerization process of amyloid beta was analyzed using SERS. Then, Alzheimer's disease patients and healthy controls were classified with the Raman signals from the plasma metabolites. In addition, by introducing deep learning in the Raman spectrum analysis process, the analysis time was drastically shortened, increasing the possibility of practical use.
라만 분광분석법은 분석물의 분자 진동에 의한 입사광의 비탄성 산란 (라만 산란)을 이용하는 분석 방법이다. 이 분석은 준비 과정이 비교적 간단하고 분석 결과를 빠르게 얻을 수 있으며, 분석의 결과물인 라만 스펙트럼이 분석물의 분자진동 특성에 대한 정보를 담고 있어 높은 민감도와 특이도로 정성적, 정량적 분석이 가능하다는 장점이 있다. 그럼에도 불구하고 라만 산란 확률이 매우 낮고 따라서 신호의 강도가 약한 단점이 있어 실용성에 한계가 있었다. 그러나 라만 산란 확률을 획기적으로 높일 수 있는 표면증강라만산란 현상이 발견되면서 그 전환점에 도달했다. 기존 라만 분광분석법보다 신호의 강도를 비약적으로 높일 수 있는 이 분석 방법을 환경오염 감시 및 식품안전, 질병 진단 등 다양한 분야에 적용하기 위한 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 표면증강라만산란 현상을 극대화할 수 있는 3차원 나노구조체를 개발하였다. 3차원 나노구조체 표면의 고분자 박막은 생체 분자 분석에 적합하도록 기능화 되었다. 이러한 표면 기능화 3차원 나노구조체를 이용하여 알츠하이머병 관련 단백질인 Aβ 단백질과 Tau 단백질을 분석하였다. 또한 Aβ 단백질의 응집 과정을 분석하고 더 나아가 알츠하이머병 환자와 건강한 대조군을 혈장 대사 산물의 라만 신호로 분류했다. 한편 라만 스펙트럼 분석 과정에 딥러닝을 도입하여 소요 시간을 획기적으로 단축하고 정확도를 높여서 실용화 가능성을 높였다.
