2021년 5월 2일 일요일

바이오박막, 차세대박막 - 차세대 기능성 박막의 동향(6) ~바이오기능 박막~/야노경제연구소

 <일본시장보고서>차세대 기능성 박막의 동향(6) ~바이오기능 박막~(한국어판)

A4 32p/ 2021년 4월 28일 발간(Yano E-plus 2021년 3월호 게재내용 발췌)

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게재내용


1. 차세대 바이오기능 박막이란

2. 주목되는 차세대 바이오기술

 2-1. 바이오센서

 2-2. 바이오미메틱스 기술

 2-3. 시스템 바이올로지

 2-4. 바이오 인터페이스


3. 차세대 바이오기능 박막의 시장규모 예측

  그림ㆍ표1. 차세대 바이오기능 박막의 일본 국내 및 세계 시장규모 예측(금액: 2020~2030년 예측)


4. 차세대 바이오기능 박막과 관련된 기업・연구기관의 대응 동향 

 4-1. 국립대학법인 규슈공업대학(九州工業大学)

  (1) 단일 뉴런 해석 디바이스

  그림1. 단일 뉴런 분석 디바이스의 개요도(좌)와 SEM 사진(우)

  그림2. 단일 뉴런(초록색: 밝게 보이는 부분)과 시냅스(빨간색: 조금 어둡게 보이는 부분)의 형광 이미지

  (2) 세포 외 전위계측장치

  그림3. 미소전극이 있는 SiN 다공막을 사이에 끼운 공배양 개요도

  그림4. 세포 외 전위계측 디바이스 개략도

  그림5. 세포 외 전위계측 디바이스 실물사진


 4-2 국립연구개발법인 산업기술종합연구소

  (1) 과포화용액 중 레이저 조사법에 의한 인산칼슘(CaP) 성막

  그림6. 과포화용액 속 레이저 조사법 모식도(상)와 조사 후 기재(에틸렌비닐아코올공중합체) 표면의 

          광학현미경 상(우측 아래) 및 SEM 상(좌측 아래)

  그림7. 불소 첨가 GaP 과포화용액 속에서의 레이저 조사 전(좌) 및 조사 후(우)의소결수산아파타이트 

          기재 표면의 SEM 상(문헌[2] 참조)

  (2) 사람의 상아질 기재에 대한 불소 담지 아파타이트 성막

  그림8. 불소 첨가 CaP 과포화용액 속에서의 레이저 조사 전 및 조사 1, 5, 30분 후 사람의 상아질 기재 

          표층의 단면 분석결과(상단: TEM 상, 중단: HAADF 상, 하단: 불소의 분포를 나타내는 주사 TEM-EDX 상)(문헌[3] 참조)

  그림9. 불소 첨가 CaP 과포화용액 속에서의 레이저 조사 30분 후 사람의 상아질 기재 표층의 단면 TEM 상(상) 및 SAED 패턴(하단)

          (문헌[3] 참조)


 4-3. 국립대학법인 도쿄의과치과대학(東京医科歯科大学)

  (1) 바이오 트랜지스터를 이용한 DNA 시퀀싱 분석

  그림10. 바이오 트랜지스터의 구성

  (2) 실시간 DNA 증폭 검출 연구

  그림11. 패턴화된 Au 박막전극 상의 프로브를 이용한 마이크로 RNA 검출 모식도


 4-4. 국립대학법인 도쿄공업대학(東京工業大学) (1)

  (1) 고분자 나노시트의 특성과 제조방법

  그림12. 고분자 나노시트의 접착력과 두께의 관계

  그림13. 고분자 나노시트 제작방법. 코팅머신 외관(좌측 위), Roll-to-Roll 프로세스 모식도(우측 위), 성형한 나노시트 모식도(하)

 (2) 접착제 없이 붙일 수 있는 나노반창고

  그림14. 나노반창고를 사용한 예(화살표가 가리키는 색이 진한 부분에 나노반창고가 붙어 있다)

 (3) 전자나노반창고

  그림15. 전자나노반창고를 생체에 붙인 예

 (4) 웨어러블 근전 계측 디바이스의 스포츠 응용

  그림16. 초고속 카메라를 이용한 투구동작과 표면근전위 동기측정

 (5) 생체조직 접착용 인체 삽입형(Implantable) 발광 디바이스로서의 응용

  그림17. (a)PDA-PDMS 나노시트와 PDMS 나노시트 사이에 NFC-LED 칩을 끼운 조직접착성 무선 발광 디바이스 모식도, 

            (b)NFC-LED 칩 확대 사진, (c)초록(좌측)・적색(우측) 조직접착성 무선 발광 디바이스


 4-5. 국립대학법인 도쿄공업대학(東京工業大学) (2)

  (1) 바이오머티리얼에서의 재료 설계 방법

  그림18. Au-티올계 자기조직화 단분자막(SAM) 모식도

  (2) 기계학습으로 생체분자의 흡착을 예측하고 재료를 고속 스크리닝하는 방법

  그림19. 인공 뉴럴 네트워크를 이용한 기계학습 모식도

  그림20. 기계학습을 이용한 물 접촉각과 단백질 흡착량의 실험값과 예측값 비교


 4-6. 국립대학법인 도쿄대학(東京大学)

  (1) Biological Fluctuation에서 배우는 초저소비 전력을 실현하는 차세대 AI 디바이스

  그림21. 뉴런 시스템(좌)와 스핀 글라스(우)의 기억기능 대비

  그림22. 노이즈 인가와 SN비의 관계

  (2) 스핀파 양자간섭에 의한 초고감도 자기센서

  그림23. 전하+노이즈(좌)와 스핀파(우)의 대비

  (3) 초고감도 웨어러블 생체가스센서

  그림24. 웨어러블 가스센서, (상)모듈 외관, (중)센싱부분의 SEM 사진, (하)센서부분의 외관


 4-7. 국립연구개발법인 물질재료연구기구(NIMS)

  (1) 생체모방형 기반재료의 개발

  (2) 생체조직 재생을 위한 복합 다공질 기반재료의 개발

  (3) 세포기능을 제어하는 마이크로패턴화 재료의 개발

  (4) 세포기능을 제어하는 나노미소 환경재료의 개발


 4-8. 학교법인 와세다대학(早稲田大学)

  (1) FET 바이오센서

  그림25. 전형적인 FET 바이오센서 모식도

  (2) 단백질 고정화 센서

  (3) 저분자 고정화 센서

  (4) 당사슬 고정화 센서

  (5) DNA 고정화 센서

  (6) FET 바이오센서의 애플리케이션

  그림26. FET 바이오센서 애플리케이션 사례


5. 차세대 바이오기능 박막의 장래 전망




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