딥러닝 알고리즘 기술을 기반으로 한 뇌심부 자극수술의 임상 적용 가능성을 최초로 입증한 결과가 발표됐다. 

서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원(원장 김병관) 신경외과 박성철 교수팀은 2014년 4월부터 2017년 9월까지 기존에 뇌심부 자극수술을 받은 환자 102명의 MRI 영상 이미지로 훈련된 딥러닝 알고리즘을 기반으로 지난 2018년 5월과 12월 두 차례 실제 임상 적용한 후 수술 성과를 분석했다.

그 결과, 딥러닝 기술 기반 뇌심부 자극수술을 받은 두 명의 환자 모두에게서 유의한 수술 성과가 나타났다. 

(그림)딥러닝 기반 뇌심부자극수술용 MRI-(B), 영상분석 훈련을 통한 해부학적 구조물 탐지 결과 향상 과정-(우측 그림)

(그림)수술 전 MRI-(A)를 이용한 딥러닝 기반 뇌심부자극 수술 목표 설정-(B~F), 기법의 임상 적용 및 수술 후 CT 이미지-(G).

 

수술 전에는 식사가 힘들 정도의 떨림 증상이 30년 간 지속됐던 환자의 경우, 수술 이후 떨림 증상이 거의 나타나지 않는 수준까지 호전된 모습이 관찰됐으며, 수술 전 보행 장애와 서동증이 있었던 파킨슨 병 환자도 수술 이후 증상이 개선된 것으로 나타났다. 

또 두 환자 모두에서 수술 이후 추가적인 합병증이 발생하지 않아 딥러닝 알고리즘을 기반으로 한 뇌심부 자극수술이 표적치료의 정확성과 함께 수술의 안전성 또한 갖추고 있는 것으로 파악됐다.

특히 딥러닝 알고리즘 기술을 뇌심부 자극수술에 적용한 이번 연구는 현재까지 연구 사례가 보고된 적 없는 최초의 증례로 임상 적용 가능성을 국제적으로 인정받았다는 데 큰 의미가 있다는 것이 연구진의 설명이다.

박성철 교수는“딥러닝 알고리즘이 분석한 객관적이고 정확한 데이터를 통해 환자 특징에 따른 최적의 수술 위치를 찾아낼 수 있었다”며, “딥러닝 기반 의학 기술의 발전이 지속적으로 발전할 경우, 향후 뇌수술 분야 전반의 임상 성과를 높이는 데에도 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

이번 연구는‘과학기술정보통신부 한국연구재단 국책 연구과제 신진연구(NRF-2016R1C1B1012374, 참여연구원: 차준혁, 이선화)’의 지원을 받아 수행됐으며, 연구 결과는 국제학술지 ‘신경과학프론티어스(Frontiers in Neuroscience)’에 2019년 10월 발표됐다.

한편 뇌심부 자극수술(DBS: Deep Brain Stimulation)이란 파킨슨병의 치료를 위해 주로 쓰이는 외과적 수술 방법으로, 뇌 안에 전기장치를 이식한 후 뇌의 특정 부위에 전기 자극을 가하는 표적 치료를 통해 뇌가 다시 정상적인 기능을 발휘하도록 돕는다. 일반적인 약물 치료로 효과를 보지 못한 환자들의 경우, 뇌심부 자극수술이 증상 개선에 도움이 될 수 있다.

[메디컬월드뉴스 김영신 기자]

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