메디칼타임즈=이창진 기자정상 소아의 성장 과정을 분석한 뇌신경 지도가 국내 의료진 연구로 완성되어 자폐 등 소아 신경질환에 활용될 것으로 전망된다.김헌민 교수. 분당서울대병원은 21일 소아청소년과 김헌민 교수가 세계 최초로 건강한 정상 소아가 성인으로 성장하는 과정에서 뇌의 연결성 변화를 분석한 '뇌신경 생리 연결성 지도'를 완성했다고 밝혔다.우리 몸의 뇌는 약 1000억개의 신경세포(뉴런·neuron)가 각자 수천 개의 연결을 형성하고 있는 거대한 시스템이다. 신경세포 사이에는 시냅스라는 공간이 있어 전기화학적 신호를 통해 정보를 전달하게 되는데, 이 과정에서 발생한 전기 신호를 파동 형태로 표현한 것을 '뇌파'라고 한다.뇌와 관련된 질환이나 이상 소견을 보이는 환자는 일반인의 뇌파보다 불안정하거나 특이한 양상을 보이는데, 특히 경련성, 발작성 질환의 경우 신경세포의 과도한 활성·흥분이 원인이 되는 경우가 많기 때문에 진단 및 치료 과정에서 뇌파의 활용도가 높다.현재 뇌파 검사는 환자의 뇌파에서 특정 질환과 관련된 이상이 있는지를 확인하기 위한 수단으로 사용되는 것이 일반적이다.뇌전증(간질)의 경우, 뇌전증 환자들에게서 주로 관찰되는 '뇌전증파' 혹은 '발작파'가 검사 결과에 나타난다면 이를 발작의 종류, 횟수 등의 정보와 종합해 질환을 진단하고, 치료 전략을 세우는 식이다.이는 건강한 정상 대조군 지표와 자세하게 비교하는 것이 아니라 질환과 관련된 특징적인 뇌파의 유무와 발생 위치를 통계와 경험에 기반해 해석하고 활용하는 방식이다.뇌파를 더욱 정밀하게 분석하고 질환의 근본적인 기전(매커니즘)을 자세히 밝혀나가는 데는 한계가 있다.연구팀은 정상적인 발달 과정을 거치며 신경계 질환이 없는 소아 212명을 연령별로 구분해 성장 과정에서 뇌신경세포의 연결이 어떻게 변화하는지를 분석했다.뇌파 분석에 사용되는 가장 중요한 6개 주파수 대역을 기반으로 ▲4-6세 ▲6-9세 ▲9-12세 ▲12-15세 ▲15-18세로 연령이 증가함에 따라 정상적인 뇌 성숙 과정에서 뇌신경계의 연결성이 변화하는 과정을 관찰했다.그 결과, 연령이 증가하면서 뇌 영역 간 연결 강도는 점점 강해지고, 기능은 분리되며 정보를 전달하는 시간은 감소하는 양상을 보였다.소아기부터 청소년기에 이르는 성장 과정에서 정상적인 뇌가 점점 효율적으로 변하는 과정을 나타낸 결과로 다양한 질환에서 관찰되는 뇌파 검사 결과를 분석할 수 있는 기준점, 즉 정상 대조군의 뇌신경 생리 연결성을 표준화한 이른바 '지도'를 마련했다는 점에서 의미가 깊다.또한 주파수 8~13Hz 알파 대역에서 뇌 연결성의 변화 과정이 가장 뚜렷하게 나타난다는 사실을 밝히기도 했다.해당 주파수 대역에서 뇌 질환 환자들의 뇌파 검사 결과를 정상군과 비교 분석하는 연구를 수행한다면, 연결성에 문제가 생긴 신경세포의 네트워크를 파악해 보다 정확한 진단과 치료를 가능하게 할 것으로 기대된다.김헌민 교수는 "정상 대조군의 지표가 없어 뇌파 검사 결과를 정밀하게 해석하는 데 어려움이 많았다. 완성한 뇌신경 생리 연결성 지도가 이러한 문제를 해결할 것"이라고 연구성과 의미를 설명했다.그는 "현재는 신경세포의 전기적 작용과 연관이 깊은 경련발작, 뇌전증 등의 치료에서 활용 가능성이 가장 높지만 향후 발달 장애나 주의력 결핍 과다행동 장애(ADHD), 자폐 스팩트럼 장애와 같은 다양한 소아 신경 질환에도 적용될 가능성이 높다"고 말했다.이번 연구는 과학기술정보통신부가 후원하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관한 의료 인공지능 개발 사업 닥터앤서 1.0 프로젝트의 일환으로 국제 저명학술지 'Journal of Clinical Neurology' 최신호에 게재됐다.분당서울대병원은 닥터앤서 1.0 사업의 주요 참여기관이자 닥터앤서 2.0 사업의 주관 기관으로 활동하고 있다.

메디칼타임즈=이지현 기자 분당서울대병원 소아청소년과(신경분과) 황희, 김헌민 교수 팀과 서울대학교 공과대학 전기정보공학부 윤성로 교수팀이 공동 연구를 통해 각성 수면 단계를 구분하는 알고리즘 개발에 성공했다고 26일 밝혔다. 분당서울대병원 황희, 김헌민 교수 팀은 218명의 건강한 소아의 정상 뇌파를 분석해 최대 3만 5천여 개의 뇌파 분석 단위에 대해 3명의 숙련된 신경과 의사가 각각 독립적으로 수면 단계를 구분했다. 좌측부터 분당서울대병원 소아청소년과 황희, 김헌민 교수 서울대학교 공과대학 인공지능연구소에서는 이 자료를 바탕으로 다양한 종류의 데이터 조합과 프로세스를 적용해 가장 좋은 성능으로 각성 수면 단계를 자동 분석하는 알고리즘을 개발했다. 연구결과에 따르면 실제 육안으로 구별이 잘 되는 각성과 제2단계 비렘수면에 대한 분석에서 알고리즘의 정확도가 각각 96%와 92%로 높게 나타났고, 뇌파 자체와 주파수 정보를 분석 대상으로 함께 이용할 때 가장 정확도가 높았으며 분석 단위를 30초로 하고 뇌파 전체를 이용할 때 가장 알고리즘의 성능이 좋았다. 공동 연구팀은 기존 머신러닝을 통한 뇌파분석모델보다 더 진보한 합성곱신경망(CNN; Convolutional Neural Network)과 장단기 메모리 방식(LSTM; Long-Short Term Memory)의 순환신경망을 동시에 적용한 '하이브리드 알고리즘'을 적용해 정확도를 높이고 인공지능 뇌파분석으로도 한걸음 더 나아간 연구결과를 내놓은 것. 합성곱신경망은 주로 이미지 분석에, 순환신경망은 주로 시계열 분석(시간의 경과에 따른 관측 값을 분석)에 사용된다. 이번 연구는 과학기술정보통신부가 후원하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 기계 학습을 이용한 지능형 의료 소프트웨어 개발 사업인 '닥터 앤서' 프로젝트의 일환. 인공지능 알고리즘은 뇌전증 세부 과제에서 개발 중인 자동 뇌파 분석 소프트웨어에 각성 상태 구분을 위한 모듈에 탑재될 예정이다. 연구팀은 향후 인공 지능 자동 뇌파 분석 소프트웨어에서 전향적으로 뇌파를 분석하면서 그 성능을 더욱 높이는 학습을 진행할 계획이다. 연구팀에 따르면 뇌파는 현재 체외에서 측정할 수 있는 유일한 중추신경계의 생리적 마커로 수면 검사 및 뇌파검사 등을 통해 다양한 신경계 질환에서 이상 반응을 측정하는 중요한 지표로 사용되고 있다. 이번 연구를 통해 개발된 알고리즘이 파악한 각성 및 수면단계 구분의 결과는 3명의 뇌파 전문가가 분석한 자료 대비 약 92% 정도로 높은 정확도를 보였다. 뇌파 검사와 수면 다원 검사를 판독하기 위해서는 의식 상태의 구분이 매우 중요하고, 의식 상태는 뇌파 분석을 통해 각성, 렘수면, 비렘수면 등으로 나뉜다. 이러한 검사들은 검사 과정 자체의 시간이 매우 오래 소요될 뿐만 아니라(수면다원검사는 8시간 이상, 뇌파검사는 30분 이상), 다양한 기준을 동시에 적용하는 까다로운 과정, 판독을 위해 많은 전문가들이 오랜 시간을 할애해야하는 문제 등으로 환자와 의료진에 큰 부담으로 작용해왔다. 이에 대해 책임 연구자인 황희 교수는 "다년간의 수련과 전문성이 필요한 뇌파 분석에 인공지능을 적용하면 인적 오류를 최소화할 수 있고, 인공지능이 고도화됨에 따라 더 정확하고 상세한 분석을 시행해 뇌파 분석의 효율을 높이고 질적 수준 향상을 기대할 수 있다"고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 공학 분야 저명 국제 학술지인 IEEE Access 7월호에 게재된 바 있다.

메디칼타임즈=이지현 기자복잡 열성경련 환자의 경우 뇌파 검사를 시행하는 것이 뇌전증을 예측하는데 도움이 된다는 연구 결과가 나왔다. 황희(좌), 김헌민(우) 교수 분당서울대병원(원장 이철희) 소아청소년과 황희, 김헌민 교수팀은 열성경련으로 응급실을 내원한 환자 1091명을 대상으로 연구한 결과 183명의 복잡 열성경련 환자 중 22명(12%)이 뇌전증으로 이행함을 확인했다. 복잡 열성경련은 전신발작이 아니거나, 15분 이상 경련이 멈추지 않는 경우, 24시간 이내에 2회 이상 발작을 보이는 경우다. 복잡 열성경련 환자 중에서도 10분 이상 경련이 멈추지 않는 발작이거나 24시간 이내에 2회 이상 발작을 보이는 경우 통계적으로 유의하게 뇌전증으로 이행할 확률이 높았다. 또 복잡 열성경련 환자 대상으로 뇌파 검사를 시행한 결과 뇌파 검사 상 경련파를 보이는 경우 뇌전증으로 이행할 확률이 경련파를 보이지 않는 대조군에 비해 5.15배 이상 높은 것으로 나타났다. 열성경련은 소아에서 가장 흔한 신경계 질환 중의 하나로 특히 동양에서 유병율이 높아 전체 소아의 5~7% 정도가 한 번 이상 열성 경련을 경험하게 된다. 대개의 환자에서 뇌전증과는 달리 한 번의 발작만으로 지나가지만, 약 30%정도는 2회 이상 열성경련을 보이거나 고열을 동반한 발작을 보인다. 겉으로 보이는 증상만으로는 뇌전증 발작과 구별이 어렵고 뇌수막염이나 뇌염과 같은 중추신경계 감염성 질환과의 감별도 필요하기 때문에 주의를 요하는 질환이다. 어린 아이가 열성경련을 겪게 되면 보호자는 뇌전증과 추후 이행여부에 대해 걱정하게 되는데, 지금까지의 연구 결과는 복잡 열성경련의 병력이 있는 경우 뇌전증의 발병확률이 3~4배 정도 높아진다. 특히 다른 신경학적 문제가 있거나 가족력상 뇌전증의 병력이 있는 경우 연관이 있을 수 있다는 정도로만 알려져 있기 때문에 검사 시행 여부를 결정하기에는 어려움이 있었다. 일반적으로 뇌전증 진단에 가장 중요한 검사는 뇌파로 알려져 있는데, 모든 열성경련 환자에게 뇌파검사를 권고하지는 않고 있다. 이번 연구를 통해 뇌파 검사시 경련파를 보이는 경우 뇌전증 위험이 5배 이상 높아짐을 확인하였으므로, 복잡 열성경련 환자는 뇌파 검사를 통해 경련파 유무를 체크하면 뇌전증 이행 여부를 예측하는데 도움이 될 것으로 보인다. 분당서울대병원 뇌신경센터 황희 교수는 "그동안 열성경련 환자를 대상으로 뇌파 검사 시행 여부를 결정하는 기준이 없었는데, 이번 연구를 통해 복잡 열성경련일 경우에 발작양파 발생 여부를 확인하는 것이 뇌전증 예측하는데 도움이 된다는 것을 알게 됐다"고 전했다. 그는 이어 "열성경련을 보인 대부분의 아이들이 뇌전증으로 이어지지 않고 다른 신경학적 후유증 없이 잘 성장하기 때문에 특별히 걱정하지 않아도 되지만 10분 이상 경련이 멈추지 않거나, 24시간 이내 2회 이상 발작을 보였다면 뇌파 검사를 통해 뇌파의 이상 여부를 체크해 보는 것이 좋다"고 당부했다. 한편, 이 연구결과는 뇌전증 분야 학술지인 'Epilepsy Research' 최근호에 실렸다.