30일 서울대병원 운영 서울시보라매병원에 따르면 박성철 신경외과 교수팀은 이 사례를 포함, 딥러닝 알고리즘 기술을 기반으로 한 뇌심부 자극수술의 임상 적용 가능성을 최초로 입증한 결과를 최근 발표했다.
뇌심부 자극수술은 파킨슨병 치료를 위해 주로 쓰이는 외과적 수술 방법. 뇌 안에 전기장치를 이식한 후 뇌의 특정 부위에 전기 자극을 가하는 표적 치료로 뇌가 다시 정상적인 기능을 발휘하도록 돕는다. 일반적인 약물 치료로 효과를 보지 못한 환자들의 증상 개선에 도움이 될 수 있다.
파킨슨병 환자는 고개·몸통이 앞으로 쏠려 몸이 구부정해지고 균형을 유지하기 힘들어진다. 오른쪽은 도파민 신경세포가 존재하는 중뇌. /그림제공=서울아산병원박 교수팀은 2014년 4월~2017년 9월 뇌심부 자극수술 환자 102명의 자기공명영상(MRI) 이미지로 훈련된 딥러닝 알고리즘을 기반으로 2명의 뇌심부 자극수술 환자에게 적용해 수술 성과를 분석했다.
그 결과 식사가 힘들 정도의 떨림 증상이 30년간 지속했던 환자에게서 수술 후 떨린 증상이 거의 나타나지 않는 수준까지 호전됐다. 또 수술 전 보행장애와 몸동작이 느려지는 서동증이 있었던 파킨슨병 환자 또한 수술 이후 증상이 개선됐다. 두 환자 모두 수술 이후 추가적인 합병증은 발생하지 않았다.
박 교수는 “딥러닝 알고리즘 기술을 뇌심부 자극수술에 적용한 연구결과를 국제학술지에 보고한 것은 우리가 처음”이라며 “표적치료의 정확성과 함께 수술의 안전성 또한 갖추고 있음이 확인돼 임상 적용 가능성을 국제적으로 인정받았다는 데 의미가 있다”고 말했다.
그는 이어 “딥러닝 알고리즘이 분석한 객관적이고 정확한 데이터를 통해 환자 특징에 따른 최적의 수술 위치를 찾아낼 수 있었다”며 “딥러닝 기반 의학 기술이 지속적으로 발전하면 향후 뇌수술 분야 전반의 임상 성과를 높이는 데 도움이 될 수 있을 것”이라고 내다봤다.
이 연구는 ‘과학기술정보통신부 한국연구재단 국책 연구과제 신진연구’ 지원을 받아 수행됐으며, 연구 결과는 국제학술지 ‘신경과학프론티어스’(Frontiers in Neuroscience)에 이달 발표됐다.
