화학 / 바이오 / 환경

이처럼 원치 않는 신호 피크들을 제거할 수 있는 새로운 방법이 개발되었다[Anal. Chem., DOI: 10.1021/ac202548n]. 이러한 기술을 개발한 연구자들은 이 방법이 환자의 샘플에서 작은 양의 화합물을 분석하고 질병과 관련된 작은 분자 마커들을 발현하는 것을 도울 수 있을 것이라고 말한다.

이에 대해 퍼듀대(Purdue University)의 Daniel Raftery는 “NMR은 강력한 연구 기술이지만 스펙트럼 피크의 중첩현상은 복잡한 샘플들을 분석하는 데 어려움을 겪을 수 밖에 없다. 글루코스(glucose)가 대표적인 예이다: 이들의 NMR 신호는 혈액과 같은 생물학적 샘플들의 스펙트럼에 영향을 줄 수 있다. 예를 들어, 당뇨환자에서 샘플을 채취해 이를 증폭, 분석하면 이들의 분석 결과에는 다른 생물학적 분자들에 비해 글루코스의 함유량이 지극히 높다.

2-D NMR이나 샘플로부터 글루코스의 제거와 같이 NMR데이터를 보다 깨끗하게 얻으려는 현재의 방법은 분석 시간을 늘리거나 샘플을 교환하는 위험을 무릅쓸 수 밖에 없고 따라서 에러를 유발하게 된다고 Raftery는 말한다. 뛰어난 해상도 혹은 정확도 없이 글루코스의 신호를 줄이기 위해, 그와 동료 연구자들은 그들이 “add to subtract”라 부르는 기술을 개발했다.

연구자들은 생물학적 시료로부터 NMR 스펙트럼을 얻은 후 그것의 농도를 2배로 증가시키기 위해 글루코스를 이용해 샘플에 이들을 주입하는 방식을 이용했다. 이를 통해 그들은 두 번째의 스펙트럼을 얻을 수 있었다. 그들은 첫 스펙트럼으로부터 피크를 얻었고 다음으로 글루코스가 주입된 샘플로부터 피크를 얻기 위해 컴퓨터 프로그램을 이용했으며 그 결과, 샘플에 남아있는 분자들에 대한 정보만을 포함하고 있는 깨끗한 피크를 얻어낼 수 있었다. 연구자들은 건강한 기증자들로부터 얻은 혈청과 소변을 이용해 이 기술의 효율성을 입증할 수 있었다.

두 번째 샘플에서 그들은 이전의 방법에서는 기대하기 어려웠던 다양한 아미노산들을 찾아낼 수 있었다. 연구팀은 현재 다른 생물학적 샘플들로부터 이 기술을 확장시킬 수 있는 방법에 대한 연구를 수행하고 있다. 그들은 그들이 개발한 “add to subtract”이 다른 종류의 분광학적 분석기에도 이용될 수 있을 것으로 생각한다.


출처: 경기과학기술진흥원

자료출처: acs.org