[헬스코리아뉴스 / 서정필] 국내 연구진이 딥러닝 알고리즘 기술을 기반으로 한 ‘뇌심부 자극수술의 임상’ 적용에 대한 가능성을 최초로 입증했다.
서울시보라매병원 신경외과 박성철 교수는 뇌심부 자극수술을 받은 환자 102명의 MRI 영상 이미지로 훈련된 딥러닝 알고리즘을 지난 2018년 5월과 12월 두 차례 실제 임상에 적용한 후 수술 성과를 분석했다. 그 결과, 딥러닝 기술 기반 뇌심부 자극수술을 받은 두 명의 환자 모두에게서 유의한 수술 성과가 확인됐다 30일 밝혔다.
수술 전에는 식사가 힘들 정도의 떨림 증상이 30년 간 지속됐던 환자의 경우 수술 이후 떨림 증상이 거의 나타나지 않는 수준까지 호전됐다. 수술 전 보행 장애와 서동증이 있었던 파킨슨 병 환자는 수술 이후 증상이 개선된 것으로 나타났다.
두 환자 모두에서 수술 이후 추가적인 합병증도 발생하지 않아 딥러닝 알고리즘을 기반으로 한 뇌심부 자극수술이 표적치료의 정확성과 함께 수술의 안전성 또한 갖추고 있는 것으로 파악됐다.
박성철 교수는 “딥러닝 알고리즘이 분석한 객관적이고 정확한 데이터를 통해 환자 특징에 따른 최적의 수술 위치를 찾아낼 수 있었다”면서 “딥러닝 기반 의학 기술의 발전이 지속적으로 발전할 경우 향후 뇌수술 분야 전반의 임상 성과를 높이는 데에도 도움이 될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 국제학술지 ‘신경과학 프론티어스’(Frontiers in Neuroscience)에 실렸다.
뇌심부 자극수술(DBS, Deep Brain Stimulation)이란 파킨슨병의 치료를 위해 주로 쓰이는 외과적 수술 방법이다. 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 환자들은 뇌심부 자극수술이 증상 개선에 도움이 될 수 있다고 알려져 있다.
