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Eric Yttri 교수팀은 AI 알고리즘인 A-SOiD와 B-SOiD를 활용하여 통증과 관련된 행동을 자율적으로 분류하는 시스템을 구축했다. 기존의 단순 반사 반응 측정에서 벗어나 일상적인 움직임의 변화를 분석하는 LUPE(Light aUtomated Pain Evaluator) 라이브러리를 통해 치료제의 실질적인 통증 완화 효과를 객관적으로 평가한다.
연구진은 펜실베이니아 대학교와 협력하여 통증의 고통스러운 감정적 경험을 담당하는 뇌 부위를 식별하고 이를 표적으로 하는 유전자 치료법을 개발했다. 이 치료법은 촉각이나 압력 같은 정상적인 감각은 유지하면서 통증으로 인한 괴로움만을 선택적으로 억제하여 마약성 진통제의 중독 문제를 해결할 대안으로 주목받고 있다.
Sossena Wood 교수팀은 낫 모양 적혈구 질환 환자의 통증을 정밀하게 측정하기 위해 Painimation 앱과 초고해상도 MRI를 결합했다. 환자가 애니메이션을 통해 통증의 양상을 표현하면 이를 뇌의 특정 네트워크 연결성 변화와 매핑하여 객관적인 바이오마커를 생성함으로써 환자와 의료진 간의 신뢰를 구축한다.
Andreas Pfenning 교수는 머신러닝을 사용하여 척수 내에서 만성 통증 신호를 전달하는 특정 뉴런만을 식별하고 제어하는 유전자 스위치를 설계하고 있다. 모든 세포가 동일한 DNA를 공유하지만 세포 유형별로 활성화되는 유전자가 다르다는 점에 착안하여 정상적인 감각 세포는 건드리지 않고 통증 유발 세포에서만 치료 유전자가 작동하도록 정밀도를 높였다.
용어 해설
- 에이소이드(A-SOiD)
- — 비지도 학습 기반의 행동 분류 알고리즘으로, 동물의 움직임을 특징별로 자동 범주화하여 통증이나 약물 반응을 분석하는 데 사용된다. 기존의 단순 반사 반응 측정에서 벗어나 일상적인 움직임의 미세한 변화를 포착하여 통증의 정도를 객관적으로 수치화하는 핵심 도구이다.
- 낫 모양 적혈구 질환(Sickle Cell Disease)
- — 유전적 결함으로 적혈구가 낫 모양으로 변해 혈류를 막고 극심한 통증을 유발하는 질환이다. 통증의 양상이 복잡하고 주관적이어서 객관적인 측정이 어려웠으나, 본 연구에서는 뇌 영상 기술과 결합하여 그 실체를 규명하는 주요 사례로 다루어진다.
- 체성감각 네트워크(Somatosensory Network)
- — 신체 내부와 외부에서 오는 촉각, 압력, 통증 등의 감각 정보를 처리하는 뇌의 신경망이다. 만성 통증 환자의 경우 이 네트워크의 연결성이 변화하며, 이를 MRI로 분석함으로써 통증의 강도와 성격을 객관적으로 파악할 수 있는 바이오마커로 활용된다.
- 유전자 치료(Gene Therapy)
- — 환자의 세포 안에 특정 유전물질을 주입하여 질병을 치료하거나 예방하는 기술이다. 본문에서는 머신러닝으로 설계된 유전자 스위치를 통해 통증 신호를 전달하는 특정 뉴런만 선택적으로 억제하여 부작용 없는 치료를 구현하는 수단으로 제시된다.
기술
- A-SOiD
- B-SOiD
- MRI
- Machine Learning
- Painimation
- Gene Therapy
활용 사례
- 만성 통증 진단 및 객관적 수치화
- 세포 정밀 타격 유전자 치료제 설계
- 낫 모양 적혈구 질환 환자 관리
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 14.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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