강지영 & 박해정 교수 NeuroImage 논문 게재

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우리 연구실의 강지영 연구교수는 이번 NeuroImage (분야 1위) 저널에 A computational framework for optimal control of a self-adjustive neural system with activity-dependent and homeostatic plasticity 라는 제목으로 논문을 발표하였습니다.

이 논문에서는 뇌의 자가 가소성 특성을 고려하여 최종 목표 회로에 도달하는 최적 제어 방법을 제안하였습니다. 대부분의 기존 뇌질환 치료는 타겟 회로가 수동적인 시스템으로 반응할 것으로 가정하고 진행되어 왔습니다. 하지만 치료가 가해지면 뇌 회로는 활성 가소성과 항상성을 통해 스스로 재조직화 되기 때문에 계획된 치료 목표에 도달하지 않을 수 있습니다. 본 연구에서는 치료 후에 일어나는 뇌 시스템의 가소성 및 항상성 변화를 고려한 최적 제어 기법을 소개합니다. 

이 논문에서 제시하는 방법은 1) 현재 상태에 대한 파악을 위한 시스템 상태 평가(진단), 2) 실질적으로 가능한 범위의 치료 파라미터 탐색에 따른 치료 방법 제안, 3) 치료 후 시스템 상태 평가 결과에 기반한 시스템 가소성 및 항상성 파라미터 추정으로 구성됩니다. 먼저, 1) 시스템 상태 평가는 뇌상태 동역학을 포함한 모델링을 통해 대상 시스템에서 얻어지는 측정 신호를 생성하고 그 차이를 줄이는 파라미터를 추정하여 수행합니다. 즉, 실험/임상 데이터로부터 시스템을 파라미터를 얻습니다. 두 번째, 2) 치료파라미터 탐색에서는 현실적인 치료 방법에 따른 효과를 고려하여 파라미터 변화 범위를 정하고 그 변화를 주는 치료를 하였을 때, 뇌 시스템의 가소성 및 항상성에 의해 최종적으로 얻어진 시스템이 보이는 뇌활동 신호를 기준으로 뇌 시스템의 회복을 판단하여 적정 치료를 제안합니다. 마지막으로, 3) 치료를 적용하여 얻어진 시스템의 뇌활동 신호를 이용하여 시스템 가소성 및 항상성 파라미터를 추정하여, 다음 치료에 적용합니다. 처음 치료 이력이 없는 시스템에 대해서는, 가능한 범위의 시스템 가소성 파라미터를 고려한 따른 적정 치료을 제시하였습니다. 또한 제시한 시스템은 치료 효과 예측 및 실제 결과에 따른 시스템 가소성 파라미터 재추정 과정을 반복적으로 수행하며, 점진적으로 변화하는 뇌 시스템 가소성 및 항상성에도 대응하여 적절한 치료가 가능합니다. 제시한 방법의 유용성은 실험 데이터에 기반하여 구축한 시뮬레이션 시스템을 이용하여 확인하였습니다. 

이 논문에서 제시한 내용은 뇌 모델링 방법을 뇌 기능 증진 및 치료 모델에 적용하여 개인 뇌 특성에 적합한 최적의 뇌기능 증진 및 치료 방법을 제공할 수 있습니다. 특히, 이 논문은 모델 파라미터 추정 및 특성 추출 시스템, 뇌 가소성 및 항상성을 고려한 뇌 시스템 변화(모델 파라미터 변화), 현실적인 뇌 자극/치료 방법(파라미터 변화 범위)를 설정하여 자극 및 치료 효과를 개개인의 뇌에 맞게 제시할 수 있으며, 피드백을 통해 변화 예측 시스템의 정밀성을 높였다는 점에서 중요한 기여를 한 것으로 평가됩니다.

링크 : 10.1016/j.neuroimage.2021.117805