케이메디허브, 뇌 기능연결성 분석 민감도 11배 높이는 방법 발견해

BOLD-filter 적용 전·후 기능적 연결성 및 뇌 활성화 분석결과. 케이메디허브 제공

케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단) 첨단의료기기개발지원센터 최욱수 선임연구원이 fMRI 데이터에 뇌 기능적 연결성을 보다 민감하고 정교하게 분석할 수 있는 새로운 신호 처리 접근법을 제시했다고 15일 밝혔다.

이번 연구는 일본 도호쿠후쿠시대학 성열완 교수팀과 공동 주저자로 연구를 진행했다.

휴지기 fMRI에서 신뢰도 높은 BOLD(blood oxygenation level-dependent) 신호만 추출하던 BOLD-filter 기법을 과제기반 fMRI 전처리에 적용, 유의미한 BOLD 신호를 강조하고 잡음을 줄였다.

그 결과 기존 전처리에 비해 11배나 많은 활성화 복셀이 검출됐으며, 과제 특이적 뇌 연결 패턴과 성별에 따른 세밀한 뇌 연결성 차이까지 포착됐다.

이번 연구결과는 뇌기능 네트워크 정보를 보다 정교하게 추출하는 분석 도구를 제시함으로써 향후 뇌질환 관련 연구에서 신경영상 데이터를 의학적 관점에서 활용할 수 있는 가능성을 넓혔다고 케이메디허브는 설명했다.

박구선 케이메디허브 이사장은 "이번 성과를 통해 재단의 뇌영상 연구 역량을 국제적으로 인정받았다"며 "연구결과를 바탕으로 뇌기능 네트워크 분석기술이 향후 의학·생명과학 연구에서 폭넓게 활용될 수 있도록 지원해 국내 바이오·의료 분야의 경쟁력을 한 단계 더 끌어 올리겠다"고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 지난 12월 1일 'BOLD-filter 기반 기능적 자기공명영상(fMRI) 분석'이라는 제목으로 신경영상 분야 5% 이내 최상위 수준의 국제학술지인 뉴로이미지에 게재됐다.