보건타임즈 : 딥러닝 기술 기반 뇌심부 자극수술 '뇌질환' 정확하게 치료

박성철 교수 연구팀, '임상 적용 사례' 국제학술지에 발표

[보건타임즈] 딥러닝 알고리즘 기술을 기반으로 한 뇌심부 자극수술을 임상에 적용, 가능성을 최초로 입증한 결과(논문)가 최근 발표돼 관심을 끈다.
즉 딥러닝 알고리즘 기술을 뇌심부 자극수술에 적용한 임상결과이며 증례다.

서울대병원운영 서울특별시보라매병원(원장 김병관) 신경외과 박성철 교수는 딥러닝 기술 기반 뇌심부 자극수술을 받은 두 명의 환자 모두에게서 유의한 수술 성과가 나타났다며 이같이 밝혔다.

뇌심부 자극수술(DBS Deep Brain Stimulation)이란 파킨슨병의 치료를 위해 주로 쓰이는 외과적 수술 방법이다.
이 수술치료법은 뇌 안에 전기장치를 이식한 후 뇌의 특정 부위에 전기 자극을 가하는 표적 치료를 통해 뇌가 다시 정상적인 기능을 발휘하도록 돕는다.
이 수술치료는 약물로 치료효과를 보지 못한 환자들의 증상 개선에 도움이 될 수 있다.

연구팀에 따르면 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.

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

식사가 힘들 정도의 떨림 증상이 30년 간 지속됐던 환자는 수술 이후 떨림 증상이 거의 나타나지 않는 수준까지 호전된 모습이 관찰됐다.
수술 전 보행 장애와 서동증이 있었던 파킨슨 병 환자는 수술 이후 증상이 개선됐다.

또 두 환자 모두 수술 이후 추가 합병증이 발생하지 않아 딥러닝 알고리즘을 기반으로 한 뇌심부 자극수술이 표적치료의 정확성과 함께 수술의 안전성이 검증됐다.

이 연구는 현재까지 연구 사례가 보고된 적 없는 최초의 증례로서, 임상 적용 가능성을 국제적으로 인정받았다는 데 큰 의미가 있다는 것이 연구진의 설명이다.

박 교수는 “딥러닝 알고리즘이 분석한 객관적이면서 정확한 데이터를 통해 환자 특징에 따른 최적의 수술 위치를 찾아낼 수 있었다”며 “딥러닝 기반 의학 기술이 지속적으로 발전하게 되면 향후 뇌수술 분야 전반의 임상 성과를 높이는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.”고 전했다.

이 연구는 '과학기술정보통신부 한국연구재단 국책 연구과제 신진연구(NRF-2016R1C1B1012374, 참여연구원: 차준혁, 이선화)'의 지원을 받아 수행됐다.

이를 다룬 연구논문은국제학술지 '신경과학프론티어스(Frontiers in Neuroscience)'에 2019년 10월 발표됐다.