보라매병원 박성철 교수, 딥러닝 뇌심부 자극수술 연구 발표

최첨단 ‘딥러닝 알고리즘’ 기반 뇌심부 자극수술로 뇌질환 정확하게 치료

서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원(원장 김병관) 신경외과 박성철 교수가 딥러닝 알고리즘 기술을 기반으로 한 뇌심부 자극수술의 임상 적용 가능성을 최초로 입증한 결과를 최근 발표했다.

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.

보라매병원 신경외과 박성철 교수 연구팀은 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.

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

또한 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 증례로서, 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 전했다.

한편 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.