뇌 영역 간 상호작용을 해독하는 신경 칩

EPFL이 여러 뇌 영역의 활동과 신호 간 동기화를 분석해 인지 상태와 정서 상태를 실시간으로 구분하는 저전력 이식형 신경 칩 LogSync를 개발함 기존 심부뇌자극 시스템은 미리 정한 설정이나 단일 뇌 영역의 신호에 의존하는 경우가 많지만, LogSync는 뇌 네트워크 수준의 바이오마커를 분석해 특정 상태에서 자극 트리거를 생성함 기존 인간 뇌 기록으로 인지적 몰입도와 정서적 각성 상태를 구분했으며, 별도의 쥐 실험에서는 뇌 활동의 사전 지정된 위상에 맞춰 자극 트리거를 생성함 알고리듬과 하드웨어 공동 설계, 로그 연산을 통해 네트워크 신호 처리와 상태 해독을 단일 칩에서 수행하면서 소비전력을 200μW 미만으로 유지함 초기 검증은 정신질환 응용에 초점을 맞췄으며, 정밀한 시점에 자극을 유발하는 기능은 운동장애용 적응형 심부뇌자극, 폐루프 비침습 자극, 집속 초음파 인터페이스에도 적용 가능함 단일 뇌 영역에서 네트워크 기반 자극으로 심부뇌자극(DBS) 은 이식 장치를 통해 특정 뇌 영역에 전기 펄스를 전달해 신경 활동을 조절하는 치료 기법임 파킨슨병 같은 운동장애에 널리 사용되며, 주요우울장애, 외상후스트레스장애, 강박장애 등 중증 정신질환으로의 적용도 연구 중임 기존 시스템 대부분은 환자의 뇌 활동에 계속 적응하지 않고 미리 정한 설정으로 자극하는 개방루프 방식임 폐루프 또는 적응형 시스템도 단일 영역에서 기록한 신호에 의존하는 경우가 많음 정신질환의 임상적으로 중요한 정보는 여러 뇌 영역의 상호작용 네트워크에 분산될 수 있어, 단일 영역에 의존하는 방식에는 큰 한계가 있음 EPFL의 Integrated Neurotechnologies Lab이 개발한 LogSync는 정신질환이 개별 영역의 기능 이상보다 영역 간 소통 장애에서 비롯될 수 있다는 연구 흐름에 기반함 뇌 활동을 기록하고 뇌파 진동의 강도와 영역 간 신호 동기화를 나타내는 바이오마커를 추출함 기계학습 알고리듬이 이 바이오마커로 인지 상태와 정서 상태를 구분하고, 특정 상태를 감지하면 자극 트리거를 생성함 연구는 IEEE Journal of Solid-State Circuits에 게재됐으며, 미국 국립정신건강연구소(NIMH)의 660만 스위스프랑 지원 사업의 일환으로 진행됨 사업 목표는 기분장애와 불안장애를 비롯한 중증 정신질환에 대응하기 위해 뇌 네트워크의 진동 활동을 측정하고 제어하는 이식형 시스템을 개발하는 것임 기존 뇌 신호의 텍스트 해독과...