[헬쓰in논문] 파킨슨병의 뇌심부자극기 이식수술 중 미세전극 측정신호를 분석하면 환자의 예후를 인공지능으로 예측해 낼 수 있다는 연구결과가 나왔다.
서울대병원은 22일. 백선하 교수와 김희찬 교수, 선석규 교수, 세종충남대병원 박광현 교수로 구성된 연구팀이 전신마취 하에서 뇌심부자극술을 시행받은 파킨슨병 환자 34명의 미세전극 측정 기록을 인공지능 딥러닝 기법으로 분석해 수술 후 임상적 결과를 예측할 수 있다는 연구 결과를 발표했다고 밝혔다.
뇌심부자극술은 뇌에 이식된 전극에 전기를 가해 뇌 활동을 자극하거나 방해하는 시술로, 파킨슨병을 앓는 환자에게 적용할 수 있는 치료법 중 한 가지다.
이번 연구 결과를 담은 논문은 SCI급 국제학술지 '플로스원(PLOS ONE)' 1월 26일자에 게재됐다.
논문명은 'Clinical outcome prediction from analysis of microelectrode recordings using deep learning in subthalamic deep brain stimulation for Parkinson`s disease'이며, 서울대병원 백선하 교수와 김희찬 교수가 공동교신저자로, 세종충남대뱅원 박광현 교수와 서울대병원 선석규 교수가 공동제1저자로 참여했다.
연구팀의 백선하 교수(신경외과)는 “파킨슨병 환자에게 뇌심부자극술을 시행할 때 최적의 표적을 찾는 새로운 패러다임이 될 것”이라고 기대했다.
연구팀의 김희찬 교수(의공학과)는 “뇌심부자극기 이식술의 예후 예측에 딥러닝 기법을 적용한 새로운 시도”라면서 “앞으로 인공지능 기법을 활용한 더 많은 임상 의사결정 지원 시스템들이 개발될 것”이라고 전망했다.
파킨슨병은 중뇌에 위치한 도파민 신경세포가 원인 모르게 정상인에 비해 약 70% 이상 소실돼 발생한다. 알츠하이머병 다음으로 흔한 대표적인 노인성 퇴행성 뇌질환으로 65세 이상은 100명 중 약 2명 비율로 관찰된다.
떨림, 강직, 자세불안, 보행장애 등이 파킨슨병의 증상이다.
증상 발현을 억제하기 위해 시행하는 대표적인 치료가 뇌심부자극술이다. 뇌 이상 부분에 전극을 넣고 자극을 줘 신경회로를 조절하는 것으로, 정확하고 적절한 표적을 찾는 것이 가장 중요하다.
연구팀은 수술실에서 환자의 두개골을 천공하고, MRI로 위치를 정한 뇌 부위에 미세전극을 위치시킨 뒤 조금씩 위치를 움직여가며 뇌에서 발생하는 전기신호를 측정했다. 이때 기록된 전기신호를 분석해 가장 효과가 좋을 것으로 예상되는 위치에 실제 자극용 전극을 삽입했다.
연구팀은 미세전극을 통해 얻은 신호를 인공지능 딥러닝으로 분석해 결과 예측을 하게 했다. 이후 실제 수술 후 환자 상태를 호전 정도에 따라 나누고 인공지능 예측과 비교했다.
양측에 뇌심부자극술을 시행하지만, 각각의 전극이 신체의 좌우에 미치는 영향이 다를 것이라는 점에 착안해 인공지능 알고리즘 내에서 다중구조를 사용해 좌우의 비율을 다르게 적용했다. 그결과 5:1과 6:1의 비율에서 가장 높은 예측정확도를 보였으며, 정확도는 최대 80.21%에 달했다.
실제 뇌신경 기저핵의 기능적 구조와 유사성을 보인 것이라고 연구팀은 전했다.
