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[IT뉴스]“땀 한 방울로 도핑 잡는다”…경기 현장서 1분만에 판별

온카뱅크관리자

2026-07-22 17:37:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [고려대, 패치형 도핑센서 개발] 피부에 부착 땀속 약물 흔적 가려내 혈액·소변 채취보다 빠르고 간편 AI 기반 분석으로 판독 정확도 높여 재료비 500원 이하로 경제성 충분 1000여명 실증 후 현장 적용 목표 
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 20일 서울 성북구 고려대학교 기능성 나노바이오소재 연구실에서 연구진이 팔에 패치형 센서를 부착하고 있다. 사진=장형임기자
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 20일 서울 성북구 고려대 기능성 나노바이오소재 연구실에 들어서자 거대한 실험 장비 대신 투명한 방수 반창고처럼 생긴 얇은 패치들이 눈에 들어왔다. 일반 반창고와 다른 점은 중앙에 거즈 대신 동그란 센서가 붙어 있다는 것뿐이었다.
 연구실에서 만난 정호상 고려대 바이오의공학부 교수는 이 패치를 30분 넘게 붙여둔 자신의 팔을 내보였다. 패치 안에 땀이 충분히 차자 분광기로 레이저를 쏘았다. 컴퓨터 모니터에는 곧 들쑥날쑥한 모양의 ‘라만 스펙트럼’이 나타났다. 가로축은 물질마다 고유해 ‘분자 지문’으로 불리는 라만 신호의 이동값(Raman shift), 세로축은 신호의 세기(intensity)를 나타낸다. 정 교수는 “커피를 마시기 전과 후에 각각 측정하면 체내 카페인 농도가 높아진 만큼 관련 스펙트럼의 신호도 더 강하게 나타난다”며 “카페인뿐 아니라 다른 물질도 각각의 고유한 라만 신호를 이용해 판별할 수 있다”고 설명했다.
 앞으로 스포츠 경기에서 소변이나 혈액 대신 ‘땀 한 방울’만으로 금지약물 사용 여부를 신속하게 가려낼 수 있을 것으로 보인다. 인공지능(AI) 기반 웨어러블 패치형 센서 기술이 발전하면서 패치를 활용한 약물검사의 정확도가 높아지고 있기 때문이다.
 정 교수 연구팀이 참여한 컨소시엄은 올해 4월 한국콘텐츠진흥원의 도핑 검출 플랫폼 개발 과제에 착수했다. 연구 기간은 2년 6개월이다. 이 기간 국내 운동선수 1000여 명의 시료를 대상으로 실증을 진행해 땀과 타액을 이용한 ‘투트랙’ 도핑 검출 플랫폼을 개발하는 것이 목표다. 이뇨제와 흥분제, 단백질 합성을 촉진하는 동화작용제 등 금지약물 13종을 90%의 정확도로 가려낼 수 있도록 기술을 고도화할 계획이다.
 땀에서 도핑 약물과 대사산물을 검출하는 센서 패치는 정 교수가 2021년 개발한 마약 성분 검출 패치와 같은 원리에 기반한다. 패치에 휴대용 분광기로 레이저를 쏘아 경기 현장에서 1분 안에 금지약물 성분이 있는지를 판별하는 방식이다.
 핵심은 ‘라만 분광법’이다. 라만 분광법은 물질에 레이저를 쏘았을 때 발생하는 미세한 산란광인 ‘라만 신호’를 분석해 땀 속 약물 성분을 가려내는 기술이다. 물질마다 고유한 라만 신호를 내기 때문에 땀에 여러 약물과 대사산물이 섞여 있어도 각각의 성분을 판별할 수 있다.
 정 교수는 특히 패치 내부에 금 나노입자를 넣어 분자의 라만 신호를 최대 100억 배 증폭하는 ‘표면증강 라만 분광법(SERS)’을 활용했다. 혈액이나 소변보다 시료의 양이 적고 약물 성분의 농도도 낮은 땀의 한계를 보완하기 위해서다.
 AI 도입도 패치의 성능을 끌어올리는 데 한몫했다. 정 교수는 “마약은 성분의 유무만 판별해도 되지만 도핑 금지약물에는 원래 체내에 존재하는 호르몬 등도 포함돼 있어 훨씬 정밀한 검출과 분석이 필요하다”고 설명했다. 이에 연구팀은 사람이 라만 스펙트럼을 직접 판독하는 대신 AI가 필요한 신호를 추출하도록 해 약물의 존재 여부와 농도를 더욱 정밀하게 분석했다. 특히 여러 성분이 극소량씩 함께 검출되는 시료에서 잡음을 줄이고 판독 정확도를 높이는 데 AI가 핵심적인 역할을 한다는 설명이다.
 패치의 구조도 초기 모델보다 한층 단순해졌다. 기존 마약 검출 패치는 땀 흡수층과 신호를 읽는 센서층, 보호층 등 세 겹으로 구성됐다. 이번에는 피부에 닿는 하이드로젤 내부에서 금 나노입자가 직접 자라도록 설계해 흡수층과 센서층을 하나로 통합했다. 땀이 센서까지 이동하는 거리가 짧아지면서 판독 속도가 빨라졌고 착용감도 개선됐다.
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 센서형 패치 구조·작동원리 (AI 생성이미지)
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 해당 기술은 새로운 약물에도 비교적 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. 일반적인 바이오센서는 검출 대상이 바뀔 때마다 새로운 항체나 시약을 개발해야 한다. 반면 라만 기반 센서는 약물마다 서로 다른 분자 신호를 분석하기 때문에 AI 학습과 검증 과정을 거치면 하나의 플랫폼으로 여러 물질을 빠르게 구분할 수 있다.
 경제성도 갖췄다. 현재 패치 한 개를 만드는 데 드는 재료비는 500원 이하로 추산된다. 연구팀은 기술적 가능성과 신뢰성이 충분히 입증되면 올림픽과 같은 대규모 국제 스포츠대회에서도 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
 목표는 기존 공인 검사법을 대체하는 것이 아니라 이를 보완하는 것이다. 현재 도핑 검사는 대부분 혈액이나 소변을 채취한 뒤 크로마토그래피-질량분석기로 분석하는 방식으로 진행된다. 정확도가 높지만 고가의 장비가 필요하고 분석에도 오랜 시간이 걸린다. 특히 소변검사는 채취 과정에서 발생할 수 있는 인권침해 문제도 꾸준히 지적돼 왔다. 연구팀은 경기장이나 훈련 현장에서 손쉽게 활용하고 다수의 선수를 대상으로 시행할 수 있는 1차 선별검사로 패치를 활용한다는 구상이다.
 연구팀은 이번 과제로 개발한 패치의 적용 대상을 중장기적으로 엘리트 선수뿐 아니라 아마추어 선수와 체육계열 입시생, 경찰·소방공무원 체력시험 응시자 등으로 확대하는 방안도 검토하고 있다. 정 교수는 “현재 문화체육관광부를 중심으로 여러 협의체가 활용 방안을 함께 논의하고 있다”며 “기술 확보와 실증, 국내 인증을 거쳐 단계적으로 해외시장에도 진출하고자 한다”고 말했다.
 전 세계적으로 웨어러블 의료기기가 빠르게 제도권에 진입하면서 관련 시장도 가파르게 성장하고 있다. 시장조사 업체 포춘비즈니스인사이트에 따르면 세계 웨어러블 의료기기 시장은 2026년 1174억 1000만 달러(약 176조 원)에서 2034년 5052억 8000만 달러(약 758조 원)로 약 네 배 성장할 것으로 전망된다.
 장형임 기자 jang@sedaily.com
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