김선광 경희대 한의과대학 교수 연구팀, 파킨슨병 연구 핵심인 도파민 신경세포 정확히 세는 알고리즘 개발

[스마트경제=복현명 기자] 김선광 경희대학교 한의과대학 교수 연구팀이 파킨슨병 연구의 필수인 도파민 신경세포의 수를 정확하게 측정할 수 있는 합성신경망(Convolutional neural network) 기반의 기계학습 알고리즘을 개발했다. 

이 알고리즘은 도파민 신경세포를 자동으로 인식해 수를 계산한다. 이번 연구는 김도윤 한의과대학 학생(19학번)이 주저자로 참여했다. 

파킨슨병은 도파민 신경세포가 감소하며 발생하는 신경계 질환이다. 전 세계적으로 1억명이 이 병을 앓고 있다. 파킨슨병 연구를 위해서는 도파민 신경세포 수의 측정이 필수이다. 

현재는 연구진이 이미지를 수작업으로 분석한다. 이는 많은 시간과 노력이 필요하고 분석 결과에 주관성이 들어갈 수 있다. 

김선광 교수 연구팀이 개발한 알고리즘은 기존의 방법보다 더 높은 정확도를 보였다. 이미지의 색상, 밝기, 대비 등 다양한 실험 조건에도 적용할 수 있다. 

연구팀은 더 많은 연구진에 수혜를 위해 알고리즘을 무료로 사용할 수 있게 했다. 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스를 제공해, 파킨슨병 연구자가 복잡한 설정 없이 도파민 신경세포의 수를 측정할 수 있다. 

새로운 알고리즘은 향후 파킨슨병을 비롯한 다양한 연구에 활용할 수 있다. 

김선광 경희대 한의과대학 교수는 “이번 연구에서 개발한 기계학습 알고리즘은 파킨슨병 연구에 한정되지 않고 다른 신경계 질환 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다. 

한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원으로 진행됐고 연구 결과는 SCI(E) 저널인 ‘Experimental Neurobiology’(IF: 3.8)의 32권 3호에 게재됐다.

복현명 기자 hmbok@dailysmart.co.kr