성균관대 손동희 교수팀, 기계적 전극 손상에도 전기신호 경로 스스로 재구성하는 '지능형 신경보철 시스템' 개발 … 내구성 개선

성균관대학교는 전자전기컴퓨터공학과 손동희 교수 연구팀이 손상이나 반복 피로에도 스스로 성능을 회복할 수 있는 '지능형 폐루프(closed-loop) 신경보철 시스템(C-PROSTHESIS)'을 개발했다고 4일 밝혔다.

이번 연구는 서울대 화학생물공학부 김대형 교수 연구팀과 공동으로 진행했다.

폐루프 신경보철 시스템은 인공 감각·운동 신호를 실시간으로 주고받으며 외부 자극에 맞춰 자동으로 동작을 조정한다. 이번에 개발된 시스템은 신축성과 자가치유 기능을 갖춘 신경전극과 머신러닝(기계학습) 기반의 실시간 신호처리 기술, 성능 자가회복 메커니즘을 통합한 폐루프 플랫폼이다. 기존 신경보철 기술의 내구성과 정확도 한계를 극복했다는 평가를 받는다.

신경보철 시스템은 신경 손상 환자의 감각·운동 기능 회복에 필수적이지만, 그동안 착용이나 이식 과정에서 반복되는 기계적 손상과 피로로 인해 전기적 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 특히 체내 이식형 시스템에서는 장기간 안정적인 작동을 위한 자가치유 기술과 머신러닝 기반 피드백 기술의 결합이 미흡한 상황이었다.

공동 연구팀이 개발한 자가치유 신축성(SSB) 전극은 외부 손상이나 반복적 피로 상황에서도 전기 신호의 경로를 스스로 재구성해 빠르게 성능을 복구할 수 있다. 머신러닝 기반 알고리즘은 누적 손상에도 즉각적으로 신호 오류를 감지하고 교정한다. 생체조직과 유사한 신축성도 갖췄다.

연구팀은 로봇 팔에 인공 촉각 센서를 부착하고 말초신경 전극을 설치류 모델에 이식해 감각-운동 피드백 실험을 진행했다. 그 결과 4주간 이식 상태에서도 안정적인 동작을 유지했다. 극단적인 전극 절단·변형 상황에서도 로봇 제어와 생체 신호 전달이 정상적으로 이뤄졌다.

손 교수는 "이번 연구는 체내·외 환경 모두에서 견딜 수 있는 신경보철 시스템의 해법을 제시한 것으로 향후 정밀한 환자 맞춤형 기능 회복 기술로 확장할 수 있을 것"이라며 "생체전자소재, 로봇, 인공지능(AI) 신호처리 기술의 융합을 지속해 나가겠다"고 말했다.

이번 연구 논문은 재료·전자소자 분야의 세계적 학술지 '첨단 소재(Advanced Materials)'에 지난달 27일 온라인 게재됐다. 성균관대 김예원·강규민 박사과정생, 세종대 구자훈 교수가 공동 제1저자, 손동희 교수와 김대형 교수가 교신저자로 각각 참여했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 바이오·의료기술개발사업, 기초과학연구원, 네이버 디지털 바이오 과제의 지원을 받아 이뤄졌다.