인공지능이 의료용 혈장 치료 효과를 향상시킵니다

저온 대기 플라즈마(CAP), 즉 전기화된 가스 제트를 활용한 의료 치료법을 발전시키기 위한 인공지능 소프트웨어가 개발되었습니다. 프린스턴 저온 플라즈마 연구 시설(PCRF)의 연구진이 개발한 이 소프트웨어는 머신러닝과 물리학을 결합하여 CAP 방출물의 화학적 조성을 예측합니다. 이 획기적인 발전은 암 치료, 조직 성장 촉진, 표면 살균 등에 중요한 의미를 지닙니다.

AI를 이용한 CAP 배출량 예측

물리 기반 신경망(PINN)으로 알려진 이 소프트웨어는 CAP 제트기에서 배출되는 다양한 화학 물질을 예측하도록 학습했습니다. 이는 실제 실험에서 수집된 데이터를 분석하고 물리 법칙을 통합함으로써 가능해졌습니다. 머신 러닝이라고 불리는 이 혁신적인 인공지능 기술은 제공된 정보를 바탕으로 예측 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있도록 합니다.

저온 대기 플라즈마: 다재다능한 도구

저온 대기압 플라즈마(CAP)는 암세포 제거, 상처 치유, 식품 표면의 세균 제거 등 다양한 의료 분야에 활용되어 왔습니다. 그러나 이러한 효과의 정확한 메커니즘은 아직 과학자들에 의해 완전히 밝혀지지 않았습니다.

미국 에너지부 산하 프린스턴 플라즈마 물리학 연구소(PPPL)의 수석 연구 물리학자인 예브게니 라이체스에 따르면, 인공지능 기반 소프트웨어는 CAP 제트의 작동 원리와 이유를 이해하는 데 있어 중요한 진전을 의미합니다. 이러한 새로운 이해는 의료 치료에서 CAP 기술을 더욱 정교하고 효과적으로 활용하는 데 기여할 수 있습니다.

공동의 노력

이 프로젝트는 프린스턴 저온 플라즈마 연구 시설(Princeton Collaborative Low-Temperature Plasma Research Facility)이라는 이름 아래 PPPL과 조지 워싱턴 대학교(GWU) 연구진의 공동 노력으로 진행되었습니다. 플라즈마 연구 분야에서 선구적인 업적으로 명성이 높은 PPPL은 의학 및 제조와 같은 분야에 인공지능(AI) 응용 프로그램을 도입하는 방향으로 연구 범위를 확장해 왔습니다.

PPPL의 수석 연구 엔지니어인 소피아 거쉬만은 나노초 단위의 상호작용을 고려해야 하기 때문에 CAP 제트의 화학적 조성을 정확하게 파악하는 것이 어렵다고 강조했습니다. 머신러닝은 이러한 복잡성을 해결하여 이전에는 사실상 불가능했던 정밀한 계산을 가능하게 합니다.

데이터 생성 및 훈련

이 프로젝트는 푸리에 변환 적외선 흡수 분광법을 통해 얻은 소규모 데이터 세트로 시작되었습니다. 이 초기 데이터는 보다 방대한 데이터 세트를 생성하는 토대가 되었습니다. 자연 선택에서 영감을 받아 진화 알고리즘을 사용하여 신경망을 훈련시켰습니다. AI 시스템은 반복적인 학습을 통해 최적의 데이터 세트를 선택하고 예측을 개선함으로써 정확도를 향상시켰습니다.

CAP 제트기의 정확한 계산

연구팀은 저온 대기압 플라즈마 제트 내부의 화학 물질 농도, 가스 온도,tron 온도 및tron 농도를 정확하게 계산할 수 있는 소프트웨어 솔루션을 성공적으로 개발했습니다. 이 성과는 특히 주목할 만한데, 저온 대기압 플라즈마 제트는 다른 입자들은 상온에 가까운 온도를 유지하면서tron는 극도로 높은 온도를 가질 수 있어 의료 치료에 적합하기 때문입니다.

개인 맞춤형 플라즈마 치료가 곧 현실화될 전망입니다

조지 워싱턴 대학교(GWU) 공학과 교수인 마이클 케이다르는 의료 시술 중 CAP 치료를 최적화하기 위해 실시간 계산을 구현하는 것이 장기적인 목표라고 강조했습니다. 케이다르 교수는 현재 각 환자의 고유한 요구에 맞춰 개인화할 수 있는 "플라즈마 적응형" 장치 프로토타입을 개발 중입니다. 이 장치는 환자의 반응을 모니터링하고 머신 러닝을 활용하여 플라즈마 설정을 조정함으로써 효과를 극대화할 수 있습니다.

본 연구는 CAP 제트의 화학적 조성 변화를 시간에 따라 분석했지만, 공간상의 한 지점에만 초점을 맞추었습니다. 향후 연구에서는 제트 분출 경로를 따라 여러 지점을 고려하여 조사를 확장해야 합니다. 또한, 플라즈마 처리된 표면을 분석에 포함시키는 것은 처리 부위의 화학적 조성에 미치는 영향을 이해하는 데 매우 중요합니다.

미국 에너지부와 프린스턴 공동 연구 시설의 지원을 받아 진행된 이번 획기적인 연구는 저온 대기압 플라즈마를 이용한 의료 치료법 개선의 길을 열었습니다. 인공지능(AI)의 통합을 통해 개인 맞춤형 최적화 플라즈마 치료가 가능해졌으며, 이는 더욱 효과적인 의료 서비스 제공에 대한 희망을 제시합니다.