AI를 위한 엣지에서의 머신러닝

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 4744(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

실시간 바이오마커의 다중 검출은 사용 시점에서 민감하고 정확한 진단을 위해 매우 중요합니다. 이 시나리오는 신호 대 잡음 한계의 가장자리에서 다양한 모양과 품질의 신호를 감지하고 식별하는 데 엄청난 과제를 안겨줍니다. 여기에서는 단일 입자와 분자 바이오마커의 다중 검출을 위해 심층 신경망(DNN)을 활용하는 강력한 표적 식별 체계를 보여줍니다. 이 모델은 빠른 웨이블릿 입자 감지와 단시간 푸리에 변환 분석을 결합한 후 AI 전용 에지 장치(Google Coral Dev Board)에서 DNN 식별을 결합합니다. 이 접근법은 다양한 진폭, 지속 시간 및 품질의 형광 신호를 생성하는 광유체 도파관 칩을 통해 흐르는 Klebsiella Pneumoniae 박테리아 핵산의 다중 지점 광학 여기를 사용하여 검증됩니다. 증폭 없는 실시간 3× 다중화는 탁월한 특이성, 민감도 및 99.8%의 분류 정확도로 입증되었습니다. 이러한 결과는 모바일 장치에 최적화된 최소한의 DNN 설계가 소형, 저비용 진단 장치를 사용하여 정확한 병원체 탐지를 위한 강력한 프레임워크를 제공한다는 것을 보여줍니다.

생체분자의 검출과 식별은 질병관리 분야 진단기기의 필수적인 부분입니다. 코로나19 팬데믹으로 인해 조기 발견과 반복 모니터링을 위한 가정 검사 활용이 가속화되었으며, 현장진료 분석의 규모와 역량이 확대될 것으로 예상됩니다. 여기서의 과제 중 일부는 시료 준비 및 유체 취급, 민감도 및 특이성, 데이터 수집 및 처리, 휴대성 및 연결성입니다1,2. 다양한 마이크로 및 나노 기술을 통해 온칩 분자 진단에 적용할 수 있는 센서가 탄생했습니다. 예를 들어, MEMS(Microelectromechanical) 접근 방식을 사용하여 액체 시료의 페니토인 약물 농도를 측정하기 위해 나노기계적 멤브레인 브리지 설계를 활용하는 CMOS(상보성 금속 산화물 반도체) 기반 바이오 센서가 도입되었습니다. 종이 기반 분석 장치(PAD)는 현장 진단의 또 다른 좋은 예입니다. 그들은 저렴한 비용, 생체 적합성, 단순한 디자인 및 사용, 저렴한 일회용 테스트 장치를 추구하는 유연성과 같은 특성으로 인해 지난 10년 동안 발전해 왔습니다4,5,6. 샘플 분석은 몇 분 안에 완료할 수 있지만 이러한 장치는 상대적으로 높은 검출 한계(LOD > µM)를 갖고 있어 고감도 핵산 분석을 위한 증폭 및 배양 시간(보통 몇 시간)이 필요합니다. 증폭 기반 기술 중에서 정량적 중합효소 연쇄 반응(qPCR)은 매우 높은 감도(~100 복사본/mL)와 다양성으로 인해 대부분의 실험실 테스트 기기에서 여전히 표준 방법입니다7,8,9. 루프 매개 등온 증폭(LAMP)이라고 불리는 상대적으로 저렴하고 간단한 증폭 과정을 갖춘 새로운 단일 튜브 기술이 지난 10년 동안 더욱 대중화되었습니다10,11. 일부 응용에서는 증폭 단계 제거 및 칩 규모 통합을 기반으로 한 추가 분석 단순화가 바람직할 수 있습니다. 단일 분자 감도 체제에서 전기 바이오센서로서의 나노기공 장치는 라벨이 없고 증폭이 없는 초고감도 진단 도구로서의 가능성을 보여주었습니다. 형광 기반 단일 분자 검출 감도는 광유체 도파관 장치에서 입증되었으며, 90aM까지 낮은 검출 한계(LoD)로 에볼라 바이러스(EBOV) RNA를 증폭 없이 검출할 수 있습니다14,15. 다중 모드 간섭(MMI) 도파관의 출력에서 ​​스펙트럼 및/또는 공간적으로 종속적인 다중 지점 여기 패턴을 생성하여 이러한 단일 분자 광유체 ARROW 센서에서 다중 분석을 구현했습니다. 공간적 다중 지점 패턴은 단일 표적의 형광 피크 사이의 특징적인 시간 차이 Δt를 인식하는 신호 처리 알고리즘으로 쉽게 식별할 수 있는 시간적 다중 피크 신호(그림 1c 참조)로 변환됩니다. 여기 패턴을 시간 의존적 다중 피크 형광 신호로 스펙트럼적, 공간적, 속도 의존적으로 변환하는 방식을 사용하여 최대 7배의 핵산 다중 검출이 입증되었습니다17,18. 의도적으로 패턴화된 신호를 사용하는 것은 다른 상황에서도 사용되었습니다. 예를 들어, 전기 통신과 유사한 신호 인코딩은 흐르는 세포에 의해 생성된 이벤트 패턴이 전극 배열에 따라 달라지고 매우 높은 정확도로 다양한 채널의 디지털 신호를 디코딩하는 전기 저항성 펄스 감지를 사용하여 세포 세포 계측법에서 구현되었습니다. 21. 다중 손가락 전극 전기 바이오센서는 임피던스 신호 대 잡음비(SNR)에서 전극 수 증가의 효과를 입증하기 위해 연구되었습니다. 바이오센싱 애플리케이션의 인코딩 신호는 기계 학습 기술28에 대한 최근 추세에 따라 다중화, 오류 수정 및 식별과 같은 보다 복잡한 정보 코딩 기술을 활용할 수 있습니다. 실제 장치 결함으로 인해 신호 품질이 저하되고 이에 따라 신호 분석의 신뢰성이 저하되므로 선택한 신호 분석 방법을 최적화하는 것이 매우 중요합니다. 광유체 MMI 도파관 장치의 경우, 여기에는 MMI 여기 패턴의 제조로 인한 변화, 흐르는 표적의 유체 역학으로 인한 속도 변화, 다양한 형광 신호 강도로 인한 신호 대 잡음비 변화가 포함될 수 있습니다. 이러한 유형의 비이상성은 구성 요소를 저렴한 비용으로 생산해야 하고 환경 요인이 신호 품질에 영향을 미치는 경우가 많은 현장 진료 장치가 직면한 신호 품질 한계에 추가됩니다. 이러한 본질적인 문제는 실시간으로 작동할 수 있는 강력한 신호 분석 접근 방식을 통해 완화될 수 있습니다.