최욱수 선임연구원은 일본 도호쿠후쿠시대학 성열완 교수팀과 공동 주저자로 연구를 수행해 국제협력 성과를 이뤘다.
연구는 fMRI 데이터에 뇌 기능적 연결성을 보다 민감하고 정교하게 분석할 수 있는 새로운 신호 처리 접근법을 제시했다.
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.
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| ▲ BOLD-filter 적용 전후 기능적 연결성 및 뇌 활성화 분석결과 |
이번 연구결과는 뇌기능 네트워크 정보를 보다 정교하게 추출하는 분석 도구를 제시함으로써 향후 뇌질환 관련 연구에서 신경영상 데이터를 의학적 관점에서 활용할 수 있는 가능성을 넓혔다.
특히 뇌 기능 저하 또는 인지·정서 기능 변화를 다루는 연구에서 과제기반 fMRI 해석의 민감도를 높이는 분석기술로 활용할 토대를 마련했다.
‘뉴로이미지’는 신경영상 분야 5% 이내 최상위 수준의 국제학술지로 논문은 지난 12월 1일 ‘BOLD-filter 기반 기능적 자기공명영상(fMRI) 분석’을 제목으로 게재됐다.
케이메디허브 첨단의료기개발지원센터(센터장 김헌태)는 다양한 뇌영상 데이터에 해당 기술을 적용해 재현성과 한계를 검증하고, 신경영상 기초·응용 연구의 참고지표 및 기술서비스로의 활용 방향 등을 검토할 방침이다.
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 말했다.
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