Brain Implant 뉴스 기사 흐름 분석

글쓴이 Inforience 날짜

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo)

YouTube 영상:

개요

Brain implant 기술은 전기적으로 동작하는 소형장치를 써서 뇌가 생성하는 전기신호를 수집하거나 뇌에 자극(stimulation)을 주는 기술이다. 사고 또는 질병으로 인해 몸을 움직일 수 없게 되었거나 시각 또는 청각 능력을 상실한 사람들로 하여금 자신의 신체활용능력과 감각을 회복할 수 있게 하기 위한 연구의 핵심이다. 의학, 뇌과학, 전자공학, 재료공학, 컴퓨터 관련 기술들이 모두 적절히 어우러져야 하는 복합적 기술이기도 하다.

Brain implant를 활용한 실험 결과가 사람들에게 본격적으로 소개되기 시작한 것은 1990년대부터이며 [1], 그 이후로 높은 성장세를 보이고 있다. 이러한 성장은 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)의 초기 투자에 힘입은 바가 크며, 최근에는 기업의 투자와 병원에서의 연구 활동도 활발하게 이루어지고 있다.

본 포스트에서는 2014년 이후부터 현재까지의 뉴스 기사들을 3기간(기간#1: 2014년~2016년, 기간#2:2017년~2018년, 기간#3:2019년~2020년)로 나누고 brain implant 기술의 변화 흐름을 3가지 관점에서 정리해 본다. 뉴스 기사들을 기반으로 정리하였으니, 기술의 세부적인 내용을 파악하는데에는 한계가 있을 수 밖에 없다는 점을 염두에 두자. 세부적인 기술에 관한 내용은 다른 포스트를 통해 추후에 정리해 보기로 한다. 또한 최근에 주목받고 있는 Neuralink[27]에 대해서는 따로 정리해 볼 예정이다.

연구개발의 흐름

2014년 이후의 뉴스 기사들을 토대로 추출해 본 3가지 관점에서의 기술의 변화 흐름은 다음과 같다.

  1. 실험실 환경에서의 가능성 타진에서 사용성 높은 brain implant의 개발을 위한 연구로의 발전
  2. 뇌 신호를 수집하고 해석하는 것에서 자극(stimulation)과 같은 적극적인 개입으로의 발전
  3. 사람의 의도 파악 및 운동기능 보조에서 다양한 기능 – 말하기 능력, 시력 및 청력과 같은 – 의 회복을 위한 개발로의 확장

1의 흐름은 brain implant 장치와 기술이 서서히 실험실 환경에서 벗어나 실제 생활 환경에 접목할 수 있는 형태로 발전하고 있다는 뜻이며, 2의 흐름은 수동적으로 뇌 신호를 활용하는 것에서 이제는 적극적으로 뇌의 활동에 변화를 주는 기술로 발전하고 있음을 의미한다. 마지막으로 3번 흐름은 brain implant 기술의 적용 스펙트럼이 점차 넓어지고 있다는 의미로 해석할 수 있다.

실험실 환경에서의 가능성 타진에서 사용성 높은 brain implant의 개발을 위한 연구로의 발전

기간#1(2014년~2016년)에 발표된 기사들은 brain implant 관련 기술의 사용성(usability)보다는 brain implant를 기반으로 어떠한 신호를 수집, 활용할 수 있는가에 대한 분석 연구결과들을 많이 언급하고 있다. 근위축성 측색 경화증 환자로 하여금 “생각만으로” 56초에 한 글자씩 선택하여 의사를 전달하도록 한 연구에 대한 기사[2]에서는 electrode가 설치된 얆은 플라스틱 strip을 motor cortex 부위에 삽입한 결과를 소개하였다. 기존의 연구들이 감염의 위험성, 특수 장비의 필요성 등으로 인해 실험실에서만 가능했었던 한계를 넘고자 하였으나 이 기사에서 소개한 연구도 특수 훈련을 받은 사람에 의해서만 장비가 다뤄져야 한다는 한계와 장비의 착용성과 외형 때문에 생기는 거부감을 해결할 필요가 있음을 언급하고 있다. [4]에서도 mortor cortex에 마이크로칩을 심어서 신호를 수신하고 해석한 연구를 소개하였는데, 마이크로칩에 대한 신체의 거부반응과 감염의 문제를 해결해야 한다는 점을 언급하였다. [6]에서는 행동 계획, 환경 인식 또는 목표 설정과 같은 추상적인 개념을 처리하는 부위로 알려진 posterior parietal cortex(후두정엽피질)에 impant를 삽입하여 행동을 취할 의도(urge)를 추출할 수 있다는 결과를 소개하고 있다는 점에서 한 단계 발전한 내용이지만, implant가 보내는 신호를 수집하기 위해서 많은 wire가 연결되어야 하는 한계도 뚜렷하였다.

기간#2(2017년~2018년)에 발표된 기사들 중에는 뇌에 삽입해야 할 electrode에 대한 개선을 시도한 결과가 보이기 시작한다. 기존의 electrode들이 고정되지 못하고 움직이거나 부식되면 뇌 신호의 품질이 나빠지거나 신체에 부작용을 일으킬 수 있다는 단점을 해결하기 위해 줄기세포를 이용하여 만든 living electrode를 개발한 결과가 소개되었다. [7] 이 기사에서 소개한 연구에서는 살아있는 조직으로 만든 electrode가 특정 기능을 수행할 수 있다는 결과를 보였으나, 쥐를 대상으로 한 실험에 그쳤다는 한계가 있다. [11]에서는 Brain implants의 현재와 미래에 대한 전문가 인터뷰를 소개하였는데, 생체조직과 호환 가능한 electrode의 필요성 및 장시간 동안 동작하는 것을 가능하게 하기 위한 전력 공급 방법의 중요성, 그리고 외부와의 연결없이 사람의 체내에서 computation이 가능한 수준까지 implant가 발전해야 한다는 점을 제시하고 있다. [13]은 FDA의 승인을 받은 장치에 대한 기사로서, 원격으로 외부 장치와 연결할 수 있어 일반 환경에서도 사용할 수 있는 implant의 개발결과를 소개하고 있다.

기간#3(2019년~2020년)에 발표된 기사들에서는 새로운 재료를 활용한 electrode에 대한 연구결과 및 전력 공급 문제를 해결하기 위한 시도들이 언급되기 시작한다. [15]에서는 polymer probe를 사용하여 더 많은 수의 뉴런들을 모니터링하도록 시도하고 있는 Neuralink[27]의 케이스가 소개되고 있고, [16]에서는 머리카락 절반 두께의 마이크로와이어를 활용하여 시간이 지나도 퇴화되지 않고 뇌 조직의 손상도 최소화할 수 있는 array를 개발한 내용을 소개하였는데, 망막에서부터 신호를 수집할 수 있다는 점에서 주목할 받았다. [18]과 [25]에서는 그래핀을 기반으로 만든 brain implant를 소개하고 있다. 그래핀을 소재로 할 경우 기존 소재로 만든 electrode보다 생체적합성(biocompatibility)이 뛰어날 뿐만 아니라 저주파의 미약한 신호도 잡아낼 수 있다는 장점이 있다는 언급을 하고 있다. [22]에서는 외부에서 생성시킨 magnetic field를 통해 brain implant를 컨트롤하고 전력을 공급할 수 있다는 내용을 소개하고 있다. [23]에서는 많은 수의 electrode를 포함하면서도 크기를 줄이고 오랜 기간동안 쓸 수 있는 brain implant를 개발했다는 내용이며, [24]는 3D 프린터와 폴리머를 이용하여 더욱 유연한 형태의 brain implant를 개발했다는 내용이다.

뇌 신호를 수집하고 해석하는 것에서 자극(stimulation)과 같은 적극적인 개입으로의 발전

기간#1(2014년~2016년)에 발표된 기사들은 주로 뇌 신호를 수신하고 해석하는 것에 초점을 맞춘다. [2]에서는 손가락을 접는 상상을 할 때마다 발생하게 되는 뇌 신호 패턴을 mortor cortex 부위에 연결된 electrode를 통해 수집한 실험을 소개한다. Electrode를 부착한 사람이 특정 알파벳이 보일 때 손가락을 접는 상상을 하게 되면 해당 알파벳을 타이핑할 수 있게 되는 것이다. [4]도 mortor cortex에 마이크로칩을 심어서 시그널을 수신하고 해석한 연구결과이며, [6]에서도 posterior parietal cortex(후두정엽피질)에서 뇌 신호를 수집하여 행동을 취하게 하는 의도(urge)를 추출한 결과를 소개한다. [3]은 뉴런을 모니터하는 것에서 더 나아가 자극을 통해 변화를 주는 실험을 수행한 결과를 소개하고 있으나 사람을 대상으로 한 실험이 아니라 쥐를 대상으로 하고 있다. [5]는 brain implant를 통해 특정 부위를 자극하여 다양한 정신적 질환을 치료하는 것에 대해 언급하고 있으나 앞으로의 계획을 정리한 수준이다.

기간#2(2017년~2018년)에 발표된 기사들은 좀 더 본격적으로 뇌에 대한 자극 실험에 대해 소개하고 있다. [7]에서는 living electrodes를 써서 뇌 시냅스의 연결상태를 재생할 수 있다는 연구결과를 소개하고 있지만 사람을 대상으로 한 실험이 아니라는 한계가 있다. [10]에서는 파킨슨병을 치료할 목적으로 전기자극을 주입한 실험에 대한 내용을 담고 있는데, motor cortex에 심은 electrode로부터 수집한 신호를 기반으로 stimulation의 파라메터를 결정하는 방법을 구현하여 dyskinesia(이상운동증)가 나타나면 자극을 멈출 수 있게 할 수 있음을 설명하고 있다. 이 기사의 내용은 자극에 대한 사람의 반응에 적응할 수 있도록 한 케이스로 주목받을 만 하다. [11]에서는 광유전학(optogenetics)을 바탕으로 빛을 활용하여 특정 타입의 신경세포들을 stimulate하는 방법과 스스로 타겟 신경세포를 찾아내고 stimulation 방법을 결정하는 방법을 제시한다. [12]는 뇌 뿐만 아니라 팔에 설치한 36개의 implants들을 써서 뇌의 지령에 따라 팔과 손을 움직일 수 있다는 연구결과를 소개한다. [13]에서는 뇌 활동의 이상이 감지되면 전기 펄스를 보내어 이상패턴을 완화시키는 연구결과이다. [9]에서는 사람의 인식과 행동에 극적인 변화를 일으킬 수도 있는 brain stimulation이 실용화되면 사람의 행동을 자유의지에 의한 것으로 판단할 수 있는지에 대한 질문을 던지고 있다. 더 나아가 만약 stimulation 장치의 고장으로 인해 사고가 발생한다면 이것에 대한 책임을 누구에게 물어야 하는가에 대한 의문도 제시하고 있다.

기간#3(2019년~2020년)에 발표된 기사들 중에는 선글래스에 장착한 비디오 카메라로부터 수집한 정보를 전기 신호로 변환하여 사람의 신경으로 전송한 연구[19]가 있다. 이와 비슷하게, [20]에서는 카메라로부터 얻은 정보를 펄스로 변환하여 뇌에 부착된 electrode로 직접 전송하여 눈을 거치지 않고도 물체나 글씨의 형태를 볼 수 있게 한 연구결과를 소개한다. [21]은 intraneural electrode를 신경에 주입하여 전기적 자극이 토끼의 visual cortex에 특정 패턴의 activation을 생성시킬 수 있음을 제시한 논문을 소개한다.

사람의 의도 파악 및 운동기능 보조에서 다양한 기능 – 말하기 능력, 시력 및 청력과 같은 – 의 회복을 위한 개발로의 확장

기간#1(2014년~2016년)과 기간2(2017년~2018년)에 발표된 기사들은 거의 대부분 뇌의 신호를 바탕으로 의도를 파악하거나 뇌와 관련된 질환을 극복하려는 시도들과 관련되어 있다. 뇌의 신호를 해석하여 글자를 타이핑하거나, 신체를 움직이게 하거나, 우울증, 기억 상실, 외상 후 스트레스 장애 등과 같은 질환들을 치료하기 위한 것들이다.

기간#3(2019년~2020년)에 발표된 기사들 중에는 시력과 청력을 회복시키는 것과 관련된 주제들이 나타나기 시작하였다. 제 기능을 상실한 기관을 우회하는 인공적인 pathway를 구현하여 잃어버린 감각을 회복시키기 위한 연구에 대한 기사들이 대부분이다. 쥐를 대상으로 한 연구이긴 하지만 [16]에서는 망막으로부터 신호를 수집하려는 시도에 대해 소개하였고, [17]에서는 뇌 신호를 spoken sentence로 직접 변환하는 머신러닝 알고리즘의 개념을 소개하고 있다. 문장들을 읽는 동안 활성화되는 뇌 부위의 activity들을 기록하여 활용하는데, decoder는 brain activity를 해석하여 발성을 할 때 움직이는 부위들 (성도: vocal tract – 입술, 혀, 후두, 턱)에 대한 명령으로 변환하고 synthesizer는 해석된 명령을 바탕으로 발음을 생성하는 것이다. 이것은 발성과 관련된 뇌의 부위는 소리가 아니라 성도의 움직임과 관계되어 있다는 연구결과를 바탕으로 한다. [19]는 사고로 시력을 잃은 사람의 visual perception 능력을 회복시키기 위해 brain implant를 활용한 연구를 소개하는데, 선글래스에 장착된 작은 비디오 카메라에서 수집한 이미지들을 전기 펄스로 변환하는 원리이다. 현재까지는 움직임 또는 밝기를 느끼거나 복도와 crosswalk의 위치, sidewalk이 시작되는 위치 등을 구분할 수 있는 수준이라고 소개하고 있다. [20]에서는 brain implant의 각 electrode를 pixel처럼 취급하여 카메라로부터 얻은 정보를 펄스로 변환하여 눈을 거치지 않고 뇌에 부착된 electrode로 전송하는데 성공한 연구를 소개한다. [21]은 visual input을 전달하는 신경세포를 stimulate하는 implant를 통해 시각을 대신할 수 있는 가능성을 설명한다.

Brain implant를 연구개발하는 과정에서 고려해야 할 요소들

2014년에 발표된 기사[26]는 brain implant를 연구개발하는 과정에서 고려해야 할 요소들에 대해 정리하였다. 가장 먼저, brain implant의 활용 목적을 정해야 하는데, 현재까지는 뇌 질환 치료, 신체 마비 극복, 시력이나 청력의 회복 또는 상실된 감각의 우회 방안 개발 등으로 정리할 수 있을 것이다. 또한 뇌 신호를 포착하고 수집하는 것과 신호를 해석하고 학습하는 과정을 구현해야 하는데, 감염이나 신체 조작의 손상이 없어야 하며, 신호 해석 과정에서는 신호 패턴이 어떤 행동이나 의도, 어떤 감각기능과 관련되어 있는지에 대한 치밀한 분석이 중요하다. Implant 장치에 대한 전원 공급도 중요한 요소인데, 열을 발생시키지 않고 전원을 공급할 수 있는 방안을 개발해야 한다. 또한 brain implant가 널리 활용되기 위해서는 실생활에서 활용할 수 있는 외형과 사용성을 갖추어야 한다.

기사 목록

카테고리: Trends of Data, Machine Learning, A.I.

1개의 댓글

댓글이 닫혔습니다.

관련 글

Trends of Data, Machine Learning, A.I.

[Mostly AI-Generated] “Attention is all you need” 논문의 1저자인 Ashish Vaswani는 그 이후에 어떤 연구를 했을까?

“Attention is All You Need” 논문은 2017년 Google Brain 팀에서 발표한 획기적인 연구로, 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킨 Transformer 모델을 소개한 논문입니다. 이 논문은 BERT, GPT 등 현대 자연어 처리 모델의 기반이 되는 아키텍처를 제시했다는 더보기…

Trends of Data, Machine Learning, A.I.

[Mostly AI-Generated] IoT(Internet of Things) 환경에서 NLP(Natural Language Processing)나 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까?

각 시기에 독특하게 나타난 키워드들은 다음과 같습니다. 더보기 >> IoT(Internet of Things) 환경에서 NLP(Natural Language Processing)나 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까?

Trends of Data, Machine Learning, A.I.

[Half-AI-Generated] 노벨 물리학상 수상자 John Joseph Hopfield : 생물학적 신경망 시스템의 복잡성을 이해하고 계산적으로 모델링하여 다양한 문제를 해결하고자 노력한 연구자.

Image source : https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hopfield/facts/ “John Joseph Hopfield(이하 Hopfield)의 연구는 1980년대부터 2020년대까지 생물학적 시스템과 신경망의 계산 모델(Computational Model)에 초점을 맞추고 있습니다. 초기에는 생물학적 뉴런의 비동기 병렬 처리와 컴퓨터 시스템의 content-addressable memory를 설명했습니다. 1980년대 중반에는 비선형 아날로그 뉴런을 더보기…