서울아산병원과 이대목동병원 공동 연구팀이 소변 속 미세한 분자 신호를 이용해 간질성 방광염과 과민성 방광을 구분하는 분석 기술을 개발했다. 두 질환은 빈뇨와 절박뇨처럼 증상이 겹칠 수 있지만 원인과 치료 접근이 달라 정확한 감별이 중요하다. 연구팀은 표면증강 라만 분광법(SERS)과 인공지능을 결합해, 기존처럼 증상과 병력 중심으로 판단하던 한계를 보완하는 객관적 보조 검사 가능성을 시험했다.

연구에는 정상인 117명, 과민성 방광 환자 45명, 간질성 방광염 환자 19명 등 총 181명이 참여했다. 연구팀은 약 5마이크로리터의 소변을 금이 코팅된 산화아연 나노로드 기반 SERS 칩에 적용해 분자 진동 신호를 라만 스펙트럼으로 측정했고, 이를 PCA-PLS-DA, PCA-LDA, XGBoost, LightGBM 등 4가지 머신러닝 기법으로 분석했다. 그 결과 정상군과 두 질환을 구분하는 정확도는 최대 92%였다. 특정 바이오마커 하나가 아니라 여러 분자 신호를 함께 본 점이 특징이며, 실제 활용을 위해서는 독립 환자군을 통한 추가 검증이 필요하다.