Vision AI
근육 줄기세포 배양 중 해조류 비드 흡착률 추적
근육 줄기세포 배양 과정에서 해조류 비드(alginate bead 등) 가 세포 표면에 얼마나 흡착되었는지를 자동으로 정량 분석함으로써, 배양 조건 최적화 및 비용 효율성을 극대화하는 AI 기반 관측 시스템입니다.
산업분야
바이오
도입비용
750만원
도입기간
2개월
발주처
(주)씨OO
작동 프로세스
이미지 촬영: 배양 접시(또는 웰) 내 세포-비드 혼합 시료를 일정 간격(예: 일 단위 또는 시간 단위)으로 현미경 영상으로 촬영합니다.
AI 분석: 촬영된 이미지에서 세포 영역과 비드 영역을 구분하고, 비드가 세포에 흡착된 영역 및 개수를 인식합니다.
흡착률 계산: 전체 세포 면적 대비 흡착된 비드 면적의 비율을 % 단위 흡착률로 자동 산출합니다.
최적 조건 탐색: 시간 경과에 따른 흡착률 추세를 분석하여, 최단 시간 내 목표 흡착률에 도달 가능한 배양 조건을 제안합니다.
종료 타이밍 알림: 설정된 흡착률 기준 달성 시점에서 AI가 자동으로 알림을 제공하여, 불필요한 배양 시간을 최소화할 수 있습니다.
주요 모델 특징
Interactive SAM 기반 마스크 라벨링: SAM(Segment Anything Model)을 활용해 세포 및 비드 영역의 마스크를 인터랙티브하게 생성하여, 라벨링 효율을 크게 향상시켰습니다.
Albumentations 라이브러리 활용 데이터 증강: 조명 변화, 블러, 대비 조절, 랜덤 회전/스케일 변화를 적용해 현미경 환경의 다양성을 반영하고, 모델의 일반화 성능을 강화했습니다.
ResNet-34 인코더 기반 U-Net: ImageNet 사전학습 파라미터로 초기화된 ResNet-34를 인코더로 사용한 U-Net 구조를 적용해, 세포와 비드의 세그멘테이션을 정밀하게 수행했습니다. 이로써 픽셀 단위의 흡착률 계산이 가능해졌습니다.
원
단일 이미지 평균 처리 시간
연구 재현성 확보
배양 진행률을 사람이 측정하게 되면 변동계수(CV) 12-15% 수준으로, 사람마다 적정 배양 시점을 판단하는 과정에서 오차가 누적됩니다. AI 판독 시 CV를 5% 이하로 줄일 수 있어, 통계적 신뢰도를 높이고 필요한 샘플 수를 줄일 수 있습니다.
이 과정을 통해 연구에 필요한 샘플 수를 최대 80%까지 절감할 수 있습니다.
연구개발 속도 개선
기존 수작업 방식으로는 배양 진행률을 판단하는 과정에 이미지 1장당 30-60초 가량 소요되었습니다.
AI를 통한 자동 분석 공정을 도입하는 경우, 1장당 0.3-1초 소요되어, 최대 100~200배 빠르게 연구개발을 진행할 수 있습니다.
활용 분야
본 기술은 해조류 비드 흡착률 추적을 넘어 다양한 세포‐비드 상호작용 및 세포 부착/결합 분석 분야에서도 응용될 수 있습니다.
바이오소재 접착성 평가: 새로운 하이드로겔, 생분해성 비드 등의 세포 유착성 평가에 활용하여, 스크리닝 기간을 단축하고 정량화를 자동화
약물 부착/흡착 분석: 비드가 아닌 약물 캐리어 입자(나노입자, 리포좀 등)의 세포 흡착 혹은 결합률 분석에도 응용 가능
조직 공학 및 세포 스캐폴드 접착성: 인지된 세포 부착 영역 및 밀집도 변화를 분석하여 스캐폴드(지지체) 설계 피드백 정보로 활용
다양한 세포 유형 적용: 근육 줄기세포 외에도, 신경세포, 줄기세포, 상피세포 등 다양한 세포 줄기계에서 비드 흡착성 변화 분석
자동화 배양 시스템 통합: 배양기(Incubator) + 현미경 자동 이미지 취득 시스템 + AI 분석 시스템이 연결되어 실시간 피드백 제어형 배양 시스템 구현 가능