그림. 뇌심부자극술로 자극용 전극을 삽입한 모식도
그림. 뇌심부자극술로 자극용 전극을 삽입한 모식도(서울대병원 제공

파킨슨병 치료법 중 하나인 뇌심부자극술의 효과를 인공지능으로 예측할 수 있다는 연구결과가 나왔다.

서울대병원 백선하·김희찬·선석규, 세종충남대병원 박광현 교수 연구팀은 뇌심부자극술을 받은 파킨슨병환자 34명의 미세전극 측정기록을 인공지능으로 분석해 국제 학술지 플로스원(PLOS ONE)에 발표했다.

알츠하이머병 다음으로 흔한 퇴행성 뇌질환인 파킨슨병은 중뇌에 위치한 도파민 신경세포가 소실돼 발생한다. 65세 이상 100명 중 약 2명에서 관찰되며 주요 증상은 떨림, 강직, 자세불안, 보행장애 등이다.

대표적인 치료법은 뇌이상 부분을 자극시켜 신경회로를 조절하는 뇌심부자극술이다. 

정확하게 적절한 표적을 찾아내는게 가장 중요한 만큼 자기공명영상(MRI)으로 가장 좋은 전기신호를 분석해 최적의 효과가 예상되는 위치에 자극용 전극을 삽입한다.

전기신호를 인공지능 딥러닝으로 분석해 예측할 수 있는지를 알아보기 위해 수술환자 상태의 호전 정도 별로 비교했다. 연구팀은 양쪽 뇌를 동일하게 자극해도 신체 좌우에 미치는 영향이 다를 것으로 보고 다른 비율을 적용했다.

그 결과, 5:1과 6:1의 비율에서 예측정확도가 가장 높았으며 최대 80.21%에 달했다. 연구팀은 "실제 뇌신경 기저핵의 기능적 구조와 유사성을 보였다"고 평가했다.

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