CPSP의 뇌파 기반 정량화 및 머신러닝 활용 감별모델 개발

[한의신문] 원광대학교 한의과대학 김철현 교수 연구팀과 뉴로그린 정지훈 대표이사 연구팀이 공동으로 수행하는 ‘뇌졸중 후 중추성 신경병증성 통증의 뇌파 기반 정량화 및 머신러닝을 활용한 감별 모델 개발’ 연구가 2025년도 한의약혁신기술개발사업 한의중개개인연구에 선정됐다. 이에 따라 연구팀은 오는 2027년 12월까지 3년간 약 2억2000만원의 연구비를 지원받아 과제를 수행한다.

기존 보고에 따르면 뇌졸중 환자의 최대 55%가 뇌졸중 후 중추성 신경병증성 통증(Central post-stroke pain, 이하 CPSP)을 경험한다. CPSP는 뇌졸중 환자의 삶의 질을 심각하게 저하시키며 우울증, 불안 및 심한 경우 자살 시도까지 유발할 수 있는 중대한 문제다.

그럼에도 불구하고 CPSP 환자의 약 80%가 적절한 치료를 받지 못하고 있는 것으로 알려져 있다. 이는 CPSP에 대한 객관적 진단 및 평가 기준이 부족하기 때문이다.

이와 관련 연구책임자인 김철현 교수는 “뇌파는 통증의 인식과 관련된 뇌 활동을 시각화할 수 있으며, 특히 정량화 뇌파(Quantitative EEG, QEEG)는 기존 뇌파와 달리, 뇌파 신호를 수치화해 보다 정밀한 분석을 가능하게 한다”면서 “QEEG를 이용해 CPSP를 정량화 및 시각화할 수 있다면 약물의 오남용을 줄이고 통증을 효과적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라 통증 조절에 효과적인 치료법을 발굴해낼 수 있다”고 설명했다.

하지만 뇌파는 비침습적이고 안전성이 높은 검사지만, 획득되는 데이터가 방대해 해석에 어려움이 있다.

김 교수는 “이같은 뇌파 활용의 어려움을 극복키 위해 머신러닝 기법을 활용하면 방대한 뇌파 데이터를 자동으로 분석해 CPSP 감별의 정확도를 향상시킬 수 있으며, 기존의 주관적 평가 방식의 한계를 극복할 수 있다”면서 “머신러닝을 활용한 자동분석 모델이 구축된다면, 뇌파 검사가 일차한의의료기관에서도 충분히 활용가능해지게 될 것으로 기대된다”고 밝혔다.

이와 함께 원광대학교 연구팀과 협업하는 ㈜뉴로그린은 뇌신호 기반 실시간 통증 측정 기술을 보유한 기업으로, ‘뇌파신호 실시간 딥러닝 알고리즘 개발’, ‘임상 뇌파 데이터셋 기반 통증 패턴 분석’ 등의 연구를 수행한 바 있다.

김철현 교수는 “1400여 년 전 편찬된 ‘천금요방’에서는 중풍의 4대 주요 증상 중 하나로 풍비를 언급하고 있는데, 풍비는 중풍 후 사지에 나타나는 극심한 통증, 감각이상, 저림, 작열감 등의 증상을 포함하고 있으며, 이는 현대의 CPSP와 매우 유사한 양상”이라며 “따라서 CPSP에 대한 객관적 평가와 시각화는 전통 한의학의 임상적 경험을 현대 의료기기를 통해 과학적으로 검증하는 연구가 된다는 점에서 큰 의의가 있다”고 강조했다.