GIST(광주과학기술원·총장 문승현)는 전성찬 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구팀이 뇌 전기 자극이 뉴런 활성화에 미치는 영향을 정확하게 예측하기 위해 해부학적 뇌 모델과 뉴런 모델을 결합한 시뮬레이션 기법을 개발했다고 15일 밝혔다.

최근 뇌질환 치료법으로 주목받고 있는 뇌 전기 자극은 외부에서 가해지는 전기 자극을 통해 뉴런 활성화를 조절하는 방법으로 각종 뇌 질환이나 뇌 기능 향상에 사용되고 있다.

하지만 치료 과정의 메커니즘에 대한 이해가 부족해 치료 효과에 영향을 미치는 자극의 목표 지점을 정확히 파악하기 어렵다는 면에서 한계가 있었다. 또한 전기적 뇌 자극법은 전극의 위치, 크기, 형태, 자극 주파수와 강도에 따라 자극이 두뇌에 미치는 영향이 다르고, 환자 개개인의 두뇌 구조와 특성에 따라서도 그 결과가 상이하다.

연구팀은 먼저 단순 형태의 뇌 모델과 자기공명영상, 뇌의 신경세포를 영상화한 확산텐서영상을 이용해 뇌의 구조적·전자기학적 특성을 지닌 뇌 컴퓨팅 모델을 구현했다.

또 연구팀은 구축된 뇌 모델에 운동 신경 전달의 중추 역할을 하는 피라미드 형태의 뉴런 모델을 가상적으로 결합, 전기 자극에 의해 뉴런이 활성화되는 예측 영역을 분석했다.

연구팀에 따르면 기존 유도 전기장 분석으로 극성에 따른 자극의 차이를 볼 수 없었던 것과 달리 새로운 시뮬레이션 분석은 뇌 전기 자극이 가해지는 특정 영역을 명확하게 유추하고, 극성에 따른 자극 영역의 차이를 예측할 수 있다.

전성찬 교수는 "이번 연구는 컴퓨터 기반 뇌 자극 예측 기법을 통해 특정 자극 조건에서의 환자별 치료 효과를 예측하기 위한 것"이라며 "환자의 상태에 적합한 더 나은 치료 전략을 제안하는 데 도움을 줌으로써 뇌 질환 치료 효과를 높이는 데 기여할 것으로 기대된다"고 말했다.

이번 연구결과는 국제학술지 '사이언티픽 리포츠(Scientific Reports)'에 지난 7일자로 게재됐다.