- 이명, 만성통증, 우울증, 파킨슨병을 가진 환자와 정상인의 차이 감별 확인
- 환자의 주관적 증상 진단이 가능했던 질환들 객관적 진단 가능해질 것으로 기대
▲ 이비인후과 송재진 교수 |
송 교수는 뇌파 중 알파(α)파가 특정 주파수로 대체되는 경우 다양한 신경 질환이 발생한다는 경험적 가설이 있음에도 실제 데이터를 사용한 증명이 부족하다는 점에 주목했다. 뇌파도(EEG; Electroencephalography)를 정확하게 분석하면 환자의 이비인후과 및 신경과 질환을 진단해낼 수 있고, 나아가 질환의 원인 규명을 위한 단서도 발견할 수 있을 것으로 판단한 것이다.
실제로 연구팀의 뇌파분석 결과, 대조군인 건강한 일반인 264명과 비교해 이명 환자(153명), 만성 통증 환자(78명), 파킨슨 환자(31명), 우울증 환자(15명)는 전류 밀도가 유의하게 달라지는 것이 확인됐다.
▲ 인공지능이 분석해 낸 질환 별 뇌파의 작용 부위 |
송재진 교수는 “환자의 주관적 증상 외에 인공지능 등 정밀 의학(Precision Medicine)에 근거한 객관적 진단법의 개발 가능성을 열었다는 점에 이번 연구의 의의가 있다”며, “향후 지속적으로 대규모 연구를 통해 다양한 이비인후과, 신경과, 정신건강의학과적 질환의 객관적 진단법을 개발하고 싶다”는 포부를 밝히기도 했다.
한국연구재단의 신진연구자 지원 사업에 따라 진행된 이번 연구는 네이쳐 커뮤니케이션스(Nature Communications, Impact Factor 12.124) 최근호에 실리는 등 우수성을 인정받았다.