레이블 프리 조직의 영상 질량분석에서 가상 염색

이미징 질량분석법(IMS)은 생물 조직 내 분자 종의 비타겟형, 고다중성 맵핑을 가능하게 하며, 비견할 데 없는 화학적 특이성과 감도를 제공한다. 그러나 대부분의 IMS 플랫폼은 현미경 수준의 공간 해상도와 세포 형태학적 대비를 제공하지 못하므로, 분자 분포를 특정 조직 구조나 세포 유형과 연관시키기 위해 후속적으로 조직화학 염색, 현미경 영상 촬영 및 고급 이미지 정합(Image Registration)이 필요하다. 본 연구에서는 확산 모델 기반의 가상 조직화학 염색 기법을 제안하며, 레이블 프리(label-free) 인간 조직의 질량분석 이미지에 공간 해상도를 향상시키고 디지털로 세포 형태학적 대비를 도입한다. 인간 신장 조직에 대한 블라인드 테스트 결과, 레이블 프리 샘플의 가상 염색 이미지가 조직화학적 염색(페리오딕 산-시프 염색) 결과와 매우 유사한 결과를 보였으며, 픽셀 크기가 10배 큰 IMS 데이터를 사용함에도 불구하고 주요 신장 병리학적 구조를 정확히 식별하는 높은 일치도를 나타냈다. 또한 본 방법은 확산 모델 추론 과정에서 최적화된 노이즈 샘플링을 활용하여 신뢰성 있고 반복 가능한 가상 염색을 실현한다. 본 연구의 가상 염색 기법은 IMS 기반 생물의학 연구의 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.