Indium Tin Oxide(ITO) 세포칩을 이용한 임 피던스 및 AI 이미지 처리 기반 정량 피부세포 분석 = Quantitative Analysis of Skin Cells Using an Indium Tin Oxide (ITO) Cell Chip: Impedance Measurements and AI-Based Image Processing

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The U.S. Food and Drug Administration (FDA) has permitted drug testing without animal models because of ethical concerns and the translational gap between human and animal drug responses. Consequently, research using human-derived cells to build more accurate and precise disease models and drug-evaluation systems has accelerated, and such approaches are increasingly adopted as alternative test methods for assessing the efficacy and safety of cosmetics. The skin is the largest organ directly exposed to the external environment, and keratinocytes play a central role in its barrier function. HaCaT cells an immortalized human keratinocyte cell line can recapitulate diverse skin related responses and are widely used in drug and cosmetic research. This study aims to establish a criterion for determining appropriate time points for drug treatment and measurement by quantitatively analyzing cell numbers. HaCaT cells were cultured on transparent, electrically conductive ITO electrode chips (16 and 32 channel), and both electrical impedance analysis and Artificial Intelligence (AI) based image analysis were performed in parallel. Impedance measurements enabled real time monitoring of cell attachment, proliferation, and growth. In parallel, time-lapse images were analyzed using StarDist, a deep learning-based cell segmentation tool, to automatically count cells and visualize proliferation dynamics over time. The HaCaT image dataset was acquired at fixed time intervals and re-labeled according to a No Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) criterion. Based on this, a pretrained StarDist model was fine tuned to improve predictive accuracy. Model performance was evaluated using Intersection over Union (IoU), cell count error analysis, and the coefficient of determination (R²) with the impedance data. The finetuned model showed improved recognition accuracy and reduced error compared with the pretrained baseline while maintaining a high correlation with impedance analysis. This integrated approach enabled rapid and objective assessment of both morphological and physiological changes in cells and compensated for unstable early time impedance values. Combining the two modalities demonstrated more precise interpretation of cellular responses. Overall, by integrating noninvasive, continuous impedance monitoring with AI-based analysis to quantify the optimal timing for drug treatment, this work suggests technical implications for future precision diagnostics, drug development, and cosmetic safety evaluation.

국문 초록 (Abstract)

Food and Drug Administration (FDA)는 윤리적 문제와 인간과 동물 간 약 물 효능 차이로 인해 동물 모델을 사용하지 않는 약물 테스트를 허용하였다. 이에 따라 인간 유래 세포를 기반으로 한 보다 정확하고 정밀한 질병 모델 및 약물 평가 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최근에는 화장품의 효능과 안전성 을 검증하기 위한 대체 시험법으로도 활용되고 있다. 피부는 외부 환경에 직 접적으로 노출되는 인체의 가장 큰 장기이며, 그 장벽 기능을 담당하는 주요 세포가 keratinocyte이다. 본 연구에 사용된 HaCaT 세포는 인체 피부에서 유 래한 불사화된 keratinocyte 세포주로, 피부 생리와 관련된 다양한 반응을 모 사할 수 있어 약물 및 화장품 연구에 널리 이용되고 있다. 본 연구의 목적은 세포 수를 정량적으로 분석함으로써 약물 처리 및 측정에 적합한 시점을 결정 할 수 있는 기준을 마련하는 것이다. 이를 위해 HaCaT 세포를 투명하고 전기 전도성이 있는 Indium Tin Oxide (ITO) 전극 칩에 배양하였으며, 전기적 임피 던스 분석과 Artificial Intelligence (AI) 기반 이미지 분석을 동시에 수행하였다. 임피던스 분석을 통해 세포의 부착, 증식, 성장 과정을 실시간으로 모니터링하 였고, 딥러닝 기반 세포 세분화 도구인 StarDist를 활용하여 타임랩스 이미지 를 분석하고 자동 세포 계수 및 시간에 따른 증식 변화를 시각화 하였다. 연 구에 사용된 HaCaT 데이터셋은 일정 시간 간격으로 촬영된 후 No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) 기준에 따라 재레이블링되었으며, 이를 기 반으로 사전 데이터셋으로 학습된 StarDist 모델을 재 학습시켜 예측 정확도를 향상시켰다. 모델 평가는 Intersection over Union (IoU), 세포 수 오차 분석, 그 리고 임피던스 데이터와의 Coefficient of Determination (R²)을 통해 평가하였다. 그 결과, 재 학습된 모델은 기존 사전학습 모델에 비해 인식 정확도가 향상되고 오차가 감소하였으며, 동시에 임피던스 분석과의 높은 상관성을 유 지하였다. 이와 같은 통합적 접근은 세포의 형태학적 및 생리학적 변화를 신 속하고 객관적으로 평가할 수 있게 하였으며, 초기 불안정한 임피던스 값을 보완해주었다. 또한 두 방법을 결합함으로써 세포 반응을 보다 정밀하게 해석 할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 비 침습·연속 측정 임피던스와 AI 기반 분석을 결합해 세포의 최적 약물 처리 시점을 정량화 함으로써, 향후 정밀 진 단과 신약 개발, 화장품 안전성 평가 분야에 대한 기술적 파급효과를 제시한다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구배경 1
• 1.2 가설 및 검증방법 6
• 제 2 장 피부세포 (HaCaT) 7
• 2.1 피부의 구조 7
• 2.2 HaCaT세포 배양방법 11
• 2.3 세포 생존능 평가 12
• 제 3 장 전기적 분석 14
• 3.1 TEER. 14
• 3.2 전기적 임피던스 측정 17
• 3.3 세포칩 22
• 3.4 실험방법 25
• 3.5 결과 및 논의 27
• 3.6 글루탐산 유도 신경독성에 대한 단삼(Salviae Miltiorrhizae Radix)의 보호 효과를 레이블-프리 임피던스 분석으로 모니터링 37
• 3.6.1 실험재료 및 방법 39
• 3.6.1.1 재료 39
• 3.6.1.2 세포배양 40
• 3.6.1.3 세포 생존성 및 핵 응축 분석 41
• 3.6.1.4 Reactive Oxygen Species(ROS) 측정 42
• 3.6.1.5 세포 임피던스 측정 43
• 3.6.2 결과 및 토론 44
• 3.6.2.1 글루탐산 유도 HT-22 세포 사멸에 대한 SMR의 보호 효과 44
• 3.6.2.2 SMR 의 세포 내 ROS 생성에 미치는 영향 49
• 3.6.2.3 SMR 처리 시 HT-22 세포의 전기적 임피던스 특성 51
• 3.6.3 결론 57
• 제 4 장 AI 이미지 분석 58
• 4.1 인공지능 기반 세포 분석의 개요 58
• 4.2 StarDist 알고리즘 원리 59
• 4.2.1 U-Net 63
• 4.2.2 데이터셋 65
• 4.2.3 모델 학습 및 파라미터 설정 68
• 4.3 실험방법 72
• 4.4 세포 분할 성능 분석 74
• 4.5 결과 및 논의 76
• 제 5 장 결론 86
• 참고문헌 88
• ABSTRACT 113