한의학과 첨단 뇌과학의 공존 방안 ‘모색’

기사입력 2025.11.25 08:53

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    통합뇌질환학회, 학술대회 개최…뇌과학·AI·정밀의료 최신 연구동향 공유
    박성욱 회장 “데이터와 인공지능 결합된 새로운 연구 패러다임 제시”

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    [한의신문] 통합뇌질환학회(회장 박성욱)23일 강동경희대학교병원 별관 차후영홀에서 뇌질환의 통합적 접근: 전통에서 미래 첨단 과학까지를 주제로 학술대회를 개최, 한의학이 첨단 뇌과학과 함께 나아갈 수 있는 방안을 모색했다.

     

    이날 박성욱 회장은 인사말을 통해 다양한 뇌질환에 대한 기초 및 임상 연구 네트워크를 구축하고, 한의학을 중심으로 한 통합의학적 뇌질환 치료기술 개발과 체계화를 위해 매진해 왔다더불어 한의학적 통찰을 첨단과학과 접목하는 시도에도 많은 노력을 기울여 온 가운데 이번 학술대회에서는 뇌과학·인공지능(AI)·정밀의료가 교차하는 최전선의 논의를 함께 하고자 한다고 말했다.

     

    박 회장은 또 그동안 통합뇌질환학회가 임상 현장 중심의 통합진료체계 구축에 집중해 왔다면, 앞으로는 데이터와 인공지능이 결합된 새로운 연구 패러다임을 제시함으로써 한의학이 첨단 뇌과학과 함께 나아갈 수 있는 길을 모색해 나가려 한다이 자리가 임상 현장은 물론 연구자에게도 실질적인 영감을 얻어갈 수 있는 뜻깊은 학술의 장이 되기를 바란다고 덧붙였다.

     

    이날 학술대회에서는 대규모 의생명정보 데이터베이스를 활용한 정밀의료 기반 정신질환 연구 사례(정재균 서울대학교병원 연구교수) 고령 뇌신경질환 환자의 노쇠와 다약제사용 문제에 대한 한의진료(권승원 경희대 한의대 교수) Therapeutic Strategies for Neurodegenerative Diseases via Neuroinflammation Suppression: Precision Modulation of Microglial Activation(박건혁 한국한의학연구원 박사) A NeuroAI approach to normative principles of the brain(김창업 가천대 한의대 교수) 급변하는 AI시대, 뇌 영상기반 진단의 미래: 뇌 신호 파운데이션 모델(홍석준 성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 교수) 등이 발표됐다.

     

    한의학, 정밀의료에 최적합한 의학

    정재균 교수는 발표를 통해 정밀의료라는 패러다임이 대두되면서 기존 임상시험으로는 한계가 있어, 바이오마커를 활용한 정밀의료 임상시험이 진행되고 있다면서 그러나 기존 임상시험에 비해 시간과 비용이 많이 소요되고, 바이오마커 확보를 위한 별도의 기존 연구 필요 등의 단점이 제기되고 있는 가운데 인공지능 기술을 활용해 정밀의료 임상시험의 어려움을 보완할 수 있는 임상시험 시뮬레이션 체계를 연구하게 됐다고 소개했다.

     

    정 교수는 이어 50만 여명의 데이터가 구축돼 있는 ‘UK 바이오뱅크데이터를 활용한 전향적·후향적 연구모델을 제시, 우울장애 환자들의 운동을 통해 신체기능이 개선되는 효과 및 유전자형 특이성을 확인할 수 있었다고 밝혔다.

     

    특히 한의사 출신인 정 교수는 정밀의료 관련 임상시험에서는 바이오마커 등이 활용되고 있는데, 유전자 정보 외에도 다양한 지표들이 바이오마커로 활용할 수 있는 만큼 한의계에서도 한의학의 특성을 반영한 바이오마커에 대한 고민이 필요할 것 같다면서 항상 정밀의료에 최적화된 의료가 바로 한의학이라고 생각해 왔는데, 앞으로 한의 분야에서도 더 나은 연구결과의 도출을 위해 인공지능 활용 등 다양한 방안이 강구돼야 한다고 강조했다.

     

    또한 권승원 교수는 기성 한약처방을 지금까지 지탱하게 한 핵심은 바로 역사성유효성에 있다한약처방도 처음에는 처방이 만들어지면 소규모로 활용하다가 효과가 확인되면 다수 의가의 활용을 통해 많은 의서에 등재되면서 지금까지도 이어지고 있다고 운을 뗐다.

     

    권 교수는 이어 한약처방도 현대에 활용되면서 기존과는 다른 새로운 적응증이 발견되는 등 계속해서 진화해 나가고 있다고 밝히며, 최근 대두되고 있는 주요 개념인 노쇠에 활용할 수 있는 인삼양영탕의 근력, 인지, 호흡기, 소화기 기능 개선에 긍정적인 영향이 확인된 다양한 연구결과를 공유했다.

     

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    다약제사용 개선, 통합의료적 접근 모색해야

    최근 다약제사용의 문제를 개선하기 위해 하나의 한약처방으로 복합질환에 대응할 수 있는 한약의 장점을 강조한 권 교수는 실제 다약제사용 뇌혈관질환 환자에게 한의치료를 포함한 통합의학적 접근은 사망률 감소를 비롯한 전체 예후 개선에 기여할 수 있다는 것을 연구를 통해 확인했다초고령사회에서 다약제사용 역시 의료를 통해 해결해야 할 부분인 만큼, 한약을 포함한 통합의료적 접근을 활용한 새로운 대안을 모색해야 한다고 밝혔다.

     

    이와 함께 박건혁 박사는 동의보감에 경련·경직에 대한 효능이 기술된 선퇴에 대한 세포 및 동물 실험을 통해 파킨슨병 치료 효능과 그 기전을 과학적으로 규명한 연구를 소개했다.

     

    또한 발표에 나선 김창업 교수는 “Neuro AI에 대해서 명확한 정의는 없지만, 크게 신경과학 이론을 바탕으로 AI를 개발하고 발전시키는 것과 역으로 AI를 대상으로 한 연구를 통해 인간의 뇌를 이해하고자 하는 것으로 나눠볼 수 있다면서 인간의 뇌를 모방해 AI를 발전시키는 것에 대해 흔히들 비행기와 새의 날개짓에 비유를 하곤 하는데, 즉 비행기에 기대하는 목적이 승객이나 물건의 운송에만 초점을 맞춘다면 새의 날개짓을 연구할 필요가 없지만, 비행기의 보다 효율적인 비행을 중심으로 생각한다면 새의 날개짓에 대한 연구 또한 필요한 부분이라고 밝히며, 모든 것을 모방할 필요는 없지만 필요한 만큼은 모방이 필요하다고 설명했다.

     

    LLM, ‘Brain network model’ 될 수 있어

    김 교수는 이어 인간의 뇌를 흉내내며 발전한 AI를 들여다봄으로써 뇌를 이해할 수 있다는 것에 의문을 제시하는 목소리도 있지만, 열역학이나 전자기학 등 도구의 발명이 과학적 발전을 이끄는 사례는 과학사에서 흔한 패턴이라며 이러한 관점에서 대규모의 텍스트 데이터를 학습해 자연어 이해와 생성 작업에 탁월한 성능을 보이는 심층 신경망(deep neural network) 모델인 ‘LLM(Large Language Model)’은 세상에 대한 높은 수준의 상식과 이해를 바탕으로 복잡한 인지기능을 수행하는 ‘Brain network model’이 될 수 있다고 강조하며, 그동안 이를 활용해 자신이 수행했던 연구 내용을 공유했다.

     

    더불어 홍석준 교수는 뇌 데이터의 복잡성과 방대함이 폭증함에 따라 특정 질병 진단에 특화된 기존 AI의 한계점을 보완하기 위해 뇌 신호 파운데이션 모델이 등장했다“2023년부터 뇌 영상 파운데이션 연구가 폭발적으로 증가하고 있는 가운데 이는 더 이상 학문적 호기심이 아닌 실제 임상 적용을 목표로 하는 주류 연구 분야로 자리매김하고 있다고 밝혔다.

     

    이에 뇌가 본 이미지의 재구성 및 미래 뇌 신호 예측과 관련해 현재 수행하고 있는 자신의 연구 내용을 소개한 홍 교수는 뇌 이미지 재구성 모델의 강점은 강력한 Prior를 활용해 적은 신호로 풍부한 해석을 제공하는 것이라며 또 예측모델의 경우에는 뇌의 작동 원리를 학습해 미래 반응과 상태를 예측하는 장점을 가지고 있다고 설명했다.

     

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