"F 단백질의 3D 프린팅 모델은 RSV(호흡기 세포융합 바이러스)가 어떻게 작용하고 어떻게 작용하지 않는지에 대한 새로운 직관을 개발할 수 있을 만큼 충분히 자세하게 볼 수 있도록 도와주었습니다. 

이 마지막 차원은 연구자에게 중요한 정보를 제공합니다. 스테레오 3D 모니터와 전문가용 그래픽 카드를 미리 사용해 보더라도 풀 컬러의 물리적 3D 모델과 비교할 수 있는 것은 없습니다."

- William C. Ray 박사 수석 연구원 및 교수진, Battelle Center for Mathematical Medicine -

이것이 바로 Battelle 수학 의학 센터의 수석 연구원이자 교수인 William C. Ray 박사가 전국 아동 병원 연구소에서 자신의 연구에서 알아내려고 하는 것입니다.

Ray 박사는 전 세계 영유아의 하기도 감염의 주요 바이러스 원인인 호흡기 세포융합 바이러스(RSV)에 맞서고 있습니다. 

RSV는 연간 전 세계적으로 6,400만 건의 사례와 160,000명의 사망자를 내는 것으로 추정됩니다. 

RSV는 미국에서 1 세 미만의 어린이에게 세기관지염과 폐렴의 가장 흔한 원인이며, 매년 RSV 감염으로 인해 75,000-125,000 명의 어린이가 입원하며 대부분 6 개월 미만입니다. 

매년 850 만 명 이상의 성인 (65 세 이상 포함)도 감염되는 것으로 추정됩니다. 미국과 유럽에서는 매년 약 900,000 건의 입원이 RSV로 인해 발생합니다. 

입원, 근무일 손실 및 사망률을 고려하면 RSV는 연간 수십억 달러의 비용이 듭니다. 현재 RSV 예방을 위해 승인 된 백신은 없습니다.

레이 박사와 그의 동료 연구가들이 직면한 엄청난 문제는 RSV가 실제로 어떻게 작용하는지 아무도 모른다는 것입니다. 

하지만 이 바이러스에 대해 한 가지 분명한 사실은 RSV의 수명 주기에서 중요한 부분에는 바이러스 외피와 표적화된 세포막을 함께 휘젓는 데 사용되는 분자 기계("F 단백질")가 관련되어 있다는 것입니다. 

이로 인해 바이러스 페이로드가 세포 내로 침착됩니다. 

이 기계의 기어에 렌치를 넣으면 감염 과정이 중단되지만 이 은유의 기어를 아직 찾지 못했기 때문에(즉, 여전히 작동 방식을 알지 못함) 백신을 찾으려는 과거의 시도는 실패했습니다.

이 기계의 실제 색상을 결정하기 위해 Ray 박사는 3D 프린팅을 사용하여 F 단백질을 연구하기 시작했습니다. 

컴퓨터 그래픽에 대한 배경 지식을 가진 Ray 박사는 2차원 사진에 의존하는 것이 RSV의 문제를 해결하는 데 필요한 수준의 통찰력을 얻을 수 없다는 것을 알고 있었지만 바이러스의 컬러 3D 인쇄 표현이 그의 연구에 도움이 될 것이라고 믿었습니다. 

따라서 그의 센터가 연구를 지원하기 위한 신기술에 투자할 수 있는 자금을 지원받았을 때 Ray 박사는 3D Systems에서 풀 컬러 ProJet® x60 3D 프린터를 구입할 수 있는 기회에 뛰어들었습니다.

윌리엄과 그의 팀은 저명한 바이러스 학자 마크 피플스, 윌리엄의 아내이자 오랜 협력자 인 조안 레이 (Joan Ray)를 포함하여 컴퓨터 그래픽과 계산 물리학 도구를 사용하여 RSV를 모델링했습니다. 

그런 다음 F 단백질의 모델을 3D 인쇄하여 손에 들고 분자 기계의 파악하기 어려운 3 차원에 시각적으로 접근 할 수있었습니다.

이것은 RSV가 어떻게 작동하고 어떻게 작동하지 않는지에 대한 새로운 직관을 공식화하기에 충분히 자세하게 RSV를 보는 데 도움이되었습니다. William에 따르면이 세 번째 차원은 연구자에게 중요한 정보를 제공합니다. 

스테레오 3D 모니터와 전문가용 그래픽 카드를 미리 사용해 본 경우에도 풀 컬러의 물리적 3D 모델과 비교할 수 있는 것은 없습니다.

Ray 박사는 RSV에 대한 치료법이 아직 멀었다고 재빨리 강조하지만, 컬러 3D 모델에 대한 즉각적인 접근은 연구를 크게 발전시켰고 RSV가 어떻게 기능하는지에 대한 새로운 아이디어에 영감을 주었다고 말합니다. 

3D 시각화는 또한 연구자들을 비생산적인 경로로 이끌었던 바이러스에 대한 이전의 파괴적인 신화를 폭로하는 데 중요한 역할을 했습니다. 

그러나 사실적인 그래픽에 대한 광범위한 경험을 가진 정교한 사용자의 경우에도 3D 시각화는 불확실성을 제대로 전달하지 못할 수 있습니다. 계산 오류가 있는 모델의 일부는 이러한 차이를 나타내기 위해 다르게 색상이 지정될 수 있지만 불확실한 부분은 여전히 특정 부분과 마찬가지로 화면에서 실제입니다. 

이러한 단절은 견고한 3D 인쇄로 악화되는데, 이는 모델의 투기적인 부분이 높은 신뢰도 부분만큼 손에 견고하기 때문입니다. 

따라서 적어도 새로운 기술을 통해 불확실성을 촉각적으로 표현할 수 있는 다양한 유연성으로 모델을 인쇄할 수 있을 때까지 3D 프린팅의 지식 이전 이점은 현재 모델의 신뢰성 한계를 항상 인식해야 하는 책임과 결합됩니다.

이러한 인식에도 불구하고 연구 커뮤니티는 이제 유해한 병원체와 건강에 대한 위협을 분리, 이해 및 해결하려는 탐구를 지원하는 또 다른 도구를 무기고에 보유하고 있습니다.