침습적 신경생리학 및 뇌 전체 연결체학을 활용한 환자의 신경 신호 해독¶
원제목: Invasive neurophysiology and whole brain connectomics for neural decoding in patients ...
핵심 요약
- 뇌 질환 치료를 위한 폐쇄 루프 신경 조절 기술이 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구를 통해 발전하고 있음
- 환자의 뇌 신호를 해독하는 표준화된 프레임워크가 개발되어 다양한 뇌 질환 환자의 데이터 분석에 활용됨
- 개발된 플랫폼은 뇌 연결성 정보를 활용하여 환자 맞춤형 치료법 개발에 기여할 수 있음
상세 내용¶
본 연구는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구를 기반으로 폐쇄 루프 신경 조절 기술을 활용하여 뇌 질환 치료의 시공간적 정밀도를 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 73명의 신경외과 환자로부터 얻은 123시간 분량의 침습적 뇌 데이터를 분석하는 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼은 자기공명영상 연결체학과 뇌 신호 해독 기술을 통합하여 파킨슨병, 간질, 우울증 등 다양한 뇌 질환 환자의 뇌 활동을 분석합니다.
연구팀은 미국, 유럽, 중국에서 수집된 파킨슨병과 간질 환자 데이터를 활용하여 연결체학 기반의 운동 해독기를 개발했습니다. 이 해독기는 서로 다른 코호트에서도 일반화 가능한 성능을 보여주었습니다. 또한, 주요 우울증 환자의 좌측 전두엽 및 대상 피질 회로에서 감정 해독을 위한 네트워크 표적을 밝혀냈습니다. 그리고 간질 환자의 반응성 신경자극 치료에서 발작 감지 기능을 향상시킬 가능성을 제시했습니다.
이 연구는 딥 브레인 자극(DBS)과 같은 신경 조절 치료가 초기 설계에서 벗어나 컴퓨터 기반의 첨단 신경 기술로 진화하고 있음을 보여줍니다. 신경 공학의 혁신은 폐쇄 루프 신경 조절의 시간적 정밀성과 BCI 연구를 통해 얻은 환자 상태의 정확한 해독을 결합할 수 있게 합니다. 이는 환자의 개별 상황과 증상에 맞춰 치료법을 조정할 수 있는 신경 치료의 기반을 제공합니다.
폐쇄 루프 치료는 환자의 뇌와 신체에서 직접 기록된 신호를 기반으로 치료 조정을 자동화하기 시작했습니다. 두개 내 뇌파(iEEG) 전극의 뇌 활동 신호는 실시간으로 치료를 조정할 수 있는 기계 학습 기반 치료 제어 정책의 입력 특징으로 변환될 수 있습니다. 이러한 전략은 역동적인 뇌 상태에 정확하고 지속적으로 반응함으로써 수백만 명의 뇌 질환 환자의 삶의 질을 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다.
본 연구는 딥 브레인 자극에 대한 뇌 신호 해독의 임상적 활용을 강조하고 정밀 의학 접근 방식을 위한 신속하고 정확도 높은 해독 방법을 제공합니다. 이를 통해 환자 개개인의 요구에 따라 신경 치료를 동적으로 조정할 수 있습니다.
편집자 노트¶
이번 연구는 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술이 실제 환자 치료에 적용될 가능성을 보여주는 중요한 사례입니다. 특히, 개인 맞춤형 치료의 가능성을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 지금까지 뇌 질환 치료는 환자 개개인의 특성을 고려하기 어려웠지만, 이 기술을 통해 환자의 뇌 활동 데이터를 분석하고 그에 맞는 최적의 치료법을 제공할 수 있게 될 것입니다. 이는 뇌 질환 치료의 패러다임을 바꿀 잠재력을 지니고 있습니다.
또한, 연구에서 사용된 플랫폼은 다양한 뇌 질환에 적용 가능하다는 점에서 확장성이 높습니다. 파킨슨병, 간질, 우울증 등 다양한 질환 환자 데이터를 분석함으로써 각 질환에 특화된 치료법 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다. 앞으로 더 많은 연구와 임상 시험을 통해 기술의 안전성과 효과를 검증해야 하겠지만, 이번 연구는 뇌 질환 정복을 향한 중요한 발걸음이라고 할 수 있습니다.