개의 후각능력은 후각세포의 숫자에 비례하는데 후각점막 1제곱cm 당 110~130 만개가 있다고 한다. 이는 사람보다 평균 10만배 이상 뛰어나다. 또 개의 후각세포 약 2억 2천만개이고 사람은 약 500만개의 후각세포를 가지고 있다.

즉, 개의 후각 능력은 사람에 비해 무려 2억 5천배 이상의 능력을 보유하고 있다고 한다.

​이러한 개의 우수한 후각능력은 오래전부터 실종자 수색, 마약 탐지, 폭발물 탐지 등의 특수한 용도에 활용되어 왔으며, 최근에는 의학 등의 다양한 영역에까지 확대되어 가고 있는 추세이다.

특히, 인간의 생명 및 건강과 직결되는 암 탐지 분야에 대한 질병 식별견의 활용은 기존 물리적 진단방법의 과제를 보완할 수 있는 매우 중요한 의미가 있다.

수많은 연구에 따르면 고도로 훈련 된 개는 단순히 후각을 통해 폐암, 유방암, 난소 암, 방광암, 전립선 암, 그리고 Covid-19(초로나 19)를 포함한 여러 종류의 질병을 탐지할 수 있다.

예를 들어, 전립선암과 관련된 일부 경우에서 개는 환자의 소변 샘플을 후각으로 질병을 발견하는 데 99 %의 성공률을 보이기도 했다고 한다. 그러나 이러한 개를 훈련하는 데는 많은 시간이 걸리며 그 개를 이용할 수 있는 시간은 제한되어 있다.

과학자들은 이 같은 능력을 소형 장치에서 개의 코와 뇌의 놀라운 후각 기능을 자동화하는 방법을 찾고 있다.

이에 MIT와 공동연구팀은 개의 코보다 훨씬 더 민감하게 공기 샘플의 화학적 및 미생물 함량을 감지할 수 있는 시스템을 개발했다. 이 시스템은 질병이 있는 샘플의 독특한 특성을 식별할 수 있는 AI 머신러닝 프로세스를 기반으로 한다.

연구진은 언젠가 이 솔루션이 휴대폰에 통합될 수 있을 만큼 소형 자동 냄새 감지 시스템으로 이어질 수 있다고 말한다. 이 연구는 영국의 클레어 게스트 의료 탐지견(Claire Guest of Medical Detection Dogs) 센터, MIT의 연구 과학자 안드레아스 메르신(Andrias Mershin), 존스 홉킨스 대학, 전립선암 재단, 그리고 몇몇 다른 대학과 공동으로 17일(현지시간) 미국 공공과학 온라인 학술지(생명학, 의학, 유전학 등) 플로스 원(PLOS ONE)에 게재됐다.

MIT 메르신(Mershin) 박사는 “개는 지금까지 약 15년 동안 우리가 시도한 모든 것에 비해 가장 빠르고 정확한 질병 탐지기로 역할을 했다”며, “그리고 통제된 테스트에서의 그 능력은 현재, 최고의 실험실 테스트를 능가했다”고 말했다.

메르신은 "개들은 현재 15년여 동안 우리가 시도했던 어떤 것 보다 가장 빠르고 정확한 질병 탐지기로 알려져 있다"라며, "그리고 통제된 테스트에서의 그들의 능력은 최고의 실험실 테스트 성능 보다 능가했으며 지금까지 다른 어떤 기술보다도 개들이 다양한 유형의 암을 많이 발견했다”고 말했다.

게다가, "이 개들은 지금까지 인간 연구자들을 알 수 없었던 연결고리를 갖고 있다. 한 종류의 암에 걸린 환자들로부터의 샘플에 반응하도록 훈련을 받았을 때, 몇몇 개들은 샘플들 사이의 유사성이 인간에게는 분명하지 않았음에도 불구하고, 몇 가지 다른 종류의 암을 확인했다"고 메르신은 덧붙였다.

이어 그는 “이 개들은 동일한 생체 분자 특성을 갖지 않는 암을 식별할 수 있으며, 가스 크로마토그래피 질량 분석법 (GCMS) 및 미생물 프로파일링을 포함한 강력한 분석 도구를 사용하여 피부암, 방광암, 유방암 및 폐암의 샘플을 분석해도 개가 할 수 있는 모든 것을 탐지하기 위한 공통점이 없다. 그러나 개는 어떤 한 종류의 암을 일반화하여 다른 암도 식별할 수 있다”고 말했다.

지난 몇 년 동안 메르신과 연구팀은 포유동물 후각 수용체가 안정화되어 센서 역할을 하는 소형화된 검출 시스템을 개발하고 계속 개선해 왔으며, 이 시스템은 전형적인 스마트폰에서 데이터 스트림을 실시간으로 처리할 수 있으며, 스마트폰에 냄새 검출기가 내장되어 있는 날을 상상한다. 마치 카메라가 현재 스마트폰 마다 있는 것처럼 말이다.

머신러닝을 통해 개발된 진보된 알고리즘을 갖춘 이 탐지 솔루션은 전형적인 기존 시스템보다 훨씬 빨리 질병의 초기 징후를 포착할 수 있으며 연기나 가스 누출에 대해서도 경고할 수 있다.

연구팀은 테스트에서 전립선암 확진 사례와 질병이 없는 것으로 알려진 대조군으로부터 소변 샘플 50개를 검사했는데, 영국 의료 탐지견 센터에서 훈련받은 의료 탐지견과 소형 탐지 시스템을 모두 사용했다.

그런 다음 머신러닝을 적용하여 센서 기반 시스템이 질병을 식별하는 데 도움이 될 수 있는 샘플 간의 유사점과 차이점을 알아냈다. 또 동일한 샘플을 테스트하면서, 인공지능 시스템은 탐지견의 성공률에 견줄 정도로 식별할 수 있었고, 두 방법 모두 70% 이상 식별했다.

연구진은 이러한 성과가 임상적 적용에 적합한 수준으로 기술을 개발하기 위한 추가 연구를 위한 견고한 프레임 워크를 제공한다고 밝혔다. 연구팀은 훨씬 더 큰 표본, 아마도 5,000개를 검사하여 질병의 중요한 지표를 더 자세히 찾아낼 수 있기를 바라고 있다. 그러나 그러한 테스트는 저렴하지 않다며, 임상 시험 및 소변 샘플을 수집, 기록, 배송, 분석하는 데 샘플당 약 1,000달러(약 110만원)의 비용이 든다고 밝혔다.

이번 연구는 MIT, 메릴랜드 존스홉킨스 대학(Johns Hopkins University), 영국 밀턴 케인즈(Milton Keynes)의 의학 탐지견, 케임브리지 폴리머 그룹(Cambridge Polymer Group), 전립선암 재단(Prostate Cancer Foundation), 엘파소(El Paso)의 텍사스 대학(Texas University), 인공신경망 연구‧개발회사 ‘이매지네이션 엔진스(Imagination Engines), 하버드 대학 등이 포함됐다. 이 연구는 美 전립선암 재단, 국립 암 연구소 및 국립 보건원의 지원을 받았다.

한편, MIT 안드레아스 메르신 박사를 비롯한 총 18명의 연구진이 참여한 이번 연구는 지난 17일(현지시간) 미국 공공과학 온라인 학술지(생명학, 의학, 유전학 등) 플로스 원(PLOS ONE)에 '치명적인 전립선암을 검출하기 위한 개 후각과 소변의 화학적 및 미생물 프로파일링의 통합 가능성(Feasibility of integrating canine olfaction with chemical and microbial profiling of urine to detect lethal prostate cancer- 아래 첨부)'이란 제목으로 게재됐다.