독일 드레스덴 대학(University of Dresden)의 크리스티안 마이젤(Christian Meisel) 박사는 십대에 뇌전증(간질)을 진단 받았습니다. 그에게 발작 예방용으로 처방된 바비 튜레이트(barbi turate, 진정과 수면을 유발하는 향정신성의약품의 일종)는 졸음을 유발하는 까닭에, 마이젤 박사는 집중력 유지에 어려움을 겪었습니다. 그리고 두통 증세는 처음 신경과 전문의를 찾았을 때보다 한층 악화되어 있었지요.
다행히 마이젤 박사의 뇌전증 진단은 오진으로 판명되었고, 그는 복용하고 싶지 않던 약을 모두 처분했습니다. 그러나 전 세계적 5천만 명에 달하는 뇌전증 환자들 모두가 마이젤 박사의 경우처럼 운이 좋지는 않습니다.
뇌전증을 앓는 대다수의 사람들은 심신을 쇠약하게 만드는 발작이 언제 일어날지 알지 모르고 불안한 채 약을 복용하고 있습니다. 마이젤 박사가 겪었던 것처럼 환자들이 매일 복용하는 약은 불쾌감 또는 위험한 부작용을 유발할 수도 있기 때문에 삶의 질을 떨어트릴 뿐만 아니라 때론 심각한 상황을 부르기도 합니다.
예를 들어, 대부분의 뇌전증 환자는 운전이 제한되는데요. 미국의 모든 주를 포함한 많은 국가에서는 뇌전증 환자가 일정 기간 동안 발작이 일어나지 않았다는 사실을 입증해야 운전을 할 수 있습니다.
크리스티안 마이젤 박사는 “사전에 발작을 예측할 수 없다는 사실은 뇌전증 환자들의 삶을 굉장히 제한하고 있습니다”라고 말했습니다.
그리고 마이젤 박사는 GPU와 딥 러닝을 통해 이러한 문제점을 해결할 수 있을 것이라고 생각합니다.
발작 조기 경보 시스템
마이젤 박사는 발작으로 인해 고통받는 뇌전증 환자들에게 새로운 가능성을 제시할 수 있는, 발작 조기 경보 시스템을 개발하고 싶어합니다.
발작 조기 경보 시스템이 구축되면 환자가 발작의 위험이 있는 경우에만 약을 복용하는 것이 가능하다고 마이젤 박사는 이야기합니다. 발작을 예방하기 위해 환자의 뇌에 전기 자극을 가하는 것 또한 하나의 치료 방법이라고 합니다. 뇌전증 환자의 약 30%는 약을 복용해도 차도가 없습니다.
마이젤 박사는 “환자들에게 앞으로 몇 시간 안에 발작 일어날 가능성이 높다고 알려줄 수 있다면, 그들의 삶을 계획하는 데 도움이 될 것입니다”라고 덧붙였습니다.
딥 러닝을 바탕으로 발작 가능성 예측
발작을 예측하기 위해 마이젤 박사는 발작이 어떻게 발생하는지를 설명하는 자신의 이론과 딥 러닝 모델을 결합했는데요. 이 모델은 뇌파 측정장치(EEG)와 연결된 전극 부착 헤드셋을 착용한 환자들로부터 수집된 데이터를 가지고 발작을 알려주는 뇌의 전기적 활동 변화를 감지합니다.
메이젤 박사는 미국국립보건원(U.S. National Institutes of Health)에서 연구원으로 있을 때, 데이터 사이언스 경진대회인 캐글(Kaggle)의 뇌전증 예측 컨테스트에 참가해서 처음으로 자신의 이론과 딥 러닝 모델을 결합한 예측 시스템을 발표했습니다. 그는 지금도 작업을 계속하면서 딥 러닝 모델의 트레이닝 및 추론을 위해 엔비디아 타이탄 X(NVIDIA TITAN X) GPU를 사용하고 있습니다.
두 실험 모두에서 메이젤 박사의 알고리즘은 8할의 확률로 정확하게 발작을 예측했는데요. 이는 여전히 완벽한 예측 수치에는 미치지 못하지만 동전을 뒤집을 때에 나오는 면을 예측하는 수치인 5할의 확률보다는 높은 확률입니다.
메이젤 박사는 “이 실험 결과는 발작을 예상, 또는 예측하는 것이 가능하다는 사실을 보여줍니다. 사람들이 생각했던 것과는 완전히 반대되는 결과이지요.”라고 말했습니다.
질병의 급격한 전환점을 이해하기
메이젤 박사는 뇌전증 예측을 시작으로, 이제 건강 상태와 발병 상태 사이에서 뇌에 종종 발생하는 급격한 전환을 이해하려는 더 큰 목표를 향해 연구하고자 합니다.
“우울증과 조현병(정신분열증) 같은 정신신경계 질환부터 다발성 경화증, 자가 면역 질환 및 패혈증에 이르기까지 많은 질환은 상당히 빠르게 진행된다는 것이 특징입니다. 오늘날 의사들에게는 두 가지 선택권이 있습니다. 위와 같은 질환을 앓는 환자들에게 약을 처방함으로써 더 이상 개선되지 않는 환자의 상태를 지속하는 것. 다른 하나는 급성 질환을 치료하는 것입니다. 두 가지 방법 모두 이상적이라고 할 수 없습니다. 우리는 보다 나은 치료를 해나갈 필요가 있어요.”라고 메이젤 박사는 말했습니다.