신경학 교수 Gregory Cogan 박사가 이끄는 듀크 대학교 의과대학 연구원들은 뇌 해독 기술 분야에서 큰 진전을 이루어 ALS나 감금 증후군과 같은 질환을 앓고 있는 개인들에게 희망을 제공하고 있다.

Cogan은 느리고 번거로운 현재 통신 도구의 한계를 해결하는 데 있어 이 기술의 중요성을 강조했다. 현재의 음성 디코딩 기술은 오디오북 속도의 대략 절반인 분당 약 78단어로 작동하는 반면, 인간의 평균 음성 속도는 분당 약 150단어이다.

이러한 한계를 극복하기 위해 Cogan은 듀크 뇌 과학 연구소의 고밀도, 유연한 뇌 센서 전문 교수인 Jonathan Viventi 박사와 협력했다. Viventi 팀은 우표 크기의 의료용 플라스틱 기판에 256개의 아주 작은 뇌 센서를 성공적으로 통합했다. 이렇게 증가된 센서 밀도는 정확한 음성 예측에 중요한 뇌 활동에 대한 보다 포괄적인 정보를 제공한다.

Derek Southwell, MD, PhD를 포함한 Duke University Hospital의 신경외과 의사들과 협력; Nandan Lad, MD, PhD; 연구진은 4명의 환자를 대상으로 테스트를 실시했다. 다른 질환으로 인해 뇌 수술을 받는 개인에게 임시로 이식된 이 장치는 듣고 반복하는 활동 동안 환자의 언어 운동 피질의 활동을 기록했다.

연구의 주 저자인 생의학 공학 대학원생 Suseendrakumar Duraivel은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 신경 및 음성 데이터를 처리했다. 이 알고리즘은 오로지 뇌 활동 기록만을 토대로 소리를 예측하는 것을 목표로 했다. 결과는 주어진 넌센스 단어를 형성하는 세 개의 시퀀스 시작 부분에서 특정 소리에 대해 84%의 정확도를 보여주었다. 전반적으로 디코더는 40%의 정확도를 달성했는데, 이는 15분 테스트에서 단 90초의 음성 데이터로 작동했다는 점을 고려하면 인상적인 성과이다.

연구원들은 현재 국립보건원(National Institutes of Health)으로부터 240만 달러의 보조금을 지원받아 무선 버전의 장치를 개발하고 있다. 기술의 잠재력을 인정하면서도 널리 접근 가능해지기 위해서는 추가적인 발전이 필요하다는 점을 인식하고 있다. Viventi는 음성 디코딩 속도를 지속적으로 개선하여 향후 향상된 통신 기능을 위한 기반을 마련할 계획이다. 이번 연구 결과는 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 저널에 게재됐다.

작성자: Impact Lab