머스크의 ‘뉴럴링크’ : 인간 뇌 안에 칩을 심다.
뉴럴링크 : BCI
일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 운영하는 스타트업 ‘뉴럴링크’가 인간의 뇌에 컴퓨터 칩을 심는데 성공했다고, X 플랫폼을 통해서 이야기 했으며 환자는 잘 회복되고 있다고 덧붙였다.
앞서 뉴럴링크는 지난해 9월 경추 척수 부상이나 근위축성측삭경화증(루게릭병) 등으로 인한 사지 마비 환자를 임상 시험 참가자로 모집했다. 당해 5월 소형 칩을 환자의 좌뇌와 우뇌에 직접 이식하는 임상 시험에 대해 미 식품의약국(FDA) 승인을 받은지 4개월 만이었다. 이번 임상 시험은 뇌에 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 칩을 삽입하고, 칩이 사람의 특정 생각이나 동작을 할 때 나오는 뇌파를 분석해 기계에 전달하는 것을 목표로 한다. 머스크는 이 기술로 시각 장애인의 시력을 회복시키고, 사지 마비 환자의 근육 운동을 가능하게 할 수 있다고 장담하고 있다.
뉴럴링크는 지난 2021년 원숭이의 뇌에 칩 2개를 이식해 생각만으로 간단한 컴퓨터 게임을 즐기게 하는데 성공했다. 하지만 원숭이 23마리를 대상으로 한 동물 실험 중 15마리가 사망했다는 의혹이 제기됐다.
전통적으로 뇌-기계 인터페이스(BMI)라고도 불리는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 장애가 있는 사람들의 의사소통이나 보철물 제어를 돕기 위해 사용되었습니다. 이는 뇌파 활동에서 생성된 제어 신호를 사용하여 말초 신경 및 근육의 개입 없이 인간이 주변 환경과 상호 작용할 수 있도록 한다.
이러한 하드웨어 및 소프트웨어 통신 시스템은 뇌에서 뉴런의 스파이크를 감지하고 측정하기 위한 전극의 배치에 따라 분류될 수 있다. 침습적 방법에서는 전극을 피질에 직접 삽입하는 반면, 비침습적 방법에서는 전극을 두피에 배치하고 뇌파검사 또는 전기피질검사를 사용하여 뉴런 활동을 감지한다.
비침습적 접근법은 두개골을 통해 수백만 개의 뉴런을 기록할 수 있지만 이 신호는 왜곡될 수 있다. 반면 침습형 전극은 유용한 신호를 기록할 수 있지만 수천 개의 뉴런 활동을 평균화하고 뇌 깊은 곳의 신호를 기록할 수 없기 때문에 제한적이다.
대부분의 BMI는 신경 표현을 가장 정확하게 해석하려고, 분산되고 기능적으로 연결된 뉴런에서 단일 동작에 대한 내용을 기록해야 하기 때문에 침습적 기술을 사용한다. 여기서 BCI의 역사에 대해서 알아보면
BCI 역사
1780년대: 볼로냐의 루이지 갈바니(Luigi Galvani)는 근육과 신경 세포가 근육 수축과 신경 전도를 담당하는 전기력을 가지고 있음을 증명
1875: 영국 리버풀의 Richard Caton 박사는 검류계를 사용하여 살아있는 토끼와 원숭이 뇌 표면의 전기 자극을 관찰.
BCI의 기본 개념은 1924년 Hans Berger의 뇌파검사(EEG)에 대한 선구적인 연구를 통해 20세기 초반으로 거슬러 올라간다. 인간 두뇌의 전기적 활동에 대한 Berger의 발견은 미래 BCI 개발의 토대를 마련했다.
1912년: 우크라이나 생리학자 Vladimir Pravdich-Neminsky가 최초의 동물 뇌파 검사(EEG :Electro Encephalo Graphy)를 발표.
1924년: 독일의 생리학자이자 정신과 의사인 한스 버거(Hans Berger)가 최초의 인간 뇌파검사(EEG)를 기록.
1929년: 한스 버거(Hans Berger)가 인간을 대상으로 최초로 뇌파검사(EEG) 실험을 수행.
1935년: 하버드 의과대학의 Frederic Gibbs, Hallowell Davis, William Lennox가 간질을 입증하기 위해 EEG를 사용하는 방법에 대해 보고.
1952년: 스페인의 신경과학자 호세 M 델가도(José M Delgado)가 동물과 인간에게 무선 장치가 장착된 전극 배열을 이식하기 시작.
1957년: André Djourno와 Charles Eyriès가 최초로 인간 청각 시스템에 직접적인 전기 자극을 수행했습니다. 이것은 최초로 알려진 인공와우이다.
인공와우 : 청신경에 전기적 자극을 직접 제공해 줌으로써 손상되거나 상실된 청신경세포의 기능을 대행하는 전기적 장치. 말소리를 전기적 신호로 바꾸어 달팽이관에 있는 청신경세포를 자극하여 대뇌에 소리를 전달하여 듣게 해준다.
1963년: 레닌 그라드에 있는 실험 의학 연구소 및 의학 과학 아카데미의 신경 과학자인 Natalia Petrovna Bekhtereva는 과다운동 장애 치료를 위해 피질하 구조에 이식된 다중 전극의 사용에 관한 논문을 발표.
1960년대와 1970년대에는 동물과 인간에게 무선 장착 전극 배열을 이식한 José Delgado와 피질하 구조에 이식된 다중 전극에 대한 Natalia Petrovna Bekhtereva의 연구를 통해 상당한 발전이 있었다.
1965: 미국 작곡가 Alvin Lucier는 EEG를 사용하여 Music for the Solo Performer에서 음악을 작곡했다. 이는 작동하는 뇌-기계 인터페이스의 초기 사례 중 하나이다.
1968년: 로빈슨이 최초의 금속 미세 전극을 소개.
1969년: 미국의 이과 의사인 윌리엄 하우스(William House)가 환자의 시스템에 의해 거부되지 않는 최초의 인공와우를 설치. 시애틀에 있는 워싱턴 대학의 연구원인 에버하드 페츠(Eberhard Fetz)는 원숭이가 처음으로 마음만을 사용하여 미터 바늘을 제어하는 방법을 배울 수 있음을 보여준다.
1970년: 미국 국방고등연구계획국(Defense Advanced Research Projects Agency)은 EEG를 사용하여 뇌 통신을 탐색하는 프로그램을 시작.
“뇌-컴퓨터 인터페이스”라는 용어 자체는 1973년 UCLA 교수 Jacques Vidal에 의해 처음 만들어졌다. Vidal의 연구는 컴퓨터 화면의 커서 움직임과 같은 외부 개체를 제어하는 EEG 신호의 잠재력을 강조하면서 BCI의 기본을 확립했습니다.
1973년: 로스앤젤레스 캘리포니아 대학교의 Jacques Vidal 교수는 EEG 신호를 분석하는 뇌-컴퓨터 인터페이스 프로젝트의 목표를 제시.
1976년: UCLA의 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구소는 단일 실험의 시각적 유발 전위가 2차원 미로를 통해 커서를 제어할 수 있을 만큼 효과적인 의사소통 채널로 사용될 수 있다는 증거를 제공.
1980년대와 1990년대에 BCI 분야는 미세 전극 기술의 발전과 컴퓨터 시스템의 통합으로 크게 발전했다. 이 기간에는 1987년 필립 케네디(Phillip Kennedy)의 최초의 피질 내 뇌-컴퓨터 인터페이스와 1988년 로봇의 최초 비침습적 EEG 제어를 포함하여 다양한 BCI 애플리케이션이 개발되었다.
1987년: 필립 케네디(Phillip Kennedy)는 신경 전극을 원숭이에 이식하여 최초의 피질 내 뇌-컴퓨터 인터페이스를 구축.
1988년: EEG 신호가 이동 로봇을 제어하는 데 사용.
1997: 미국 식품의약국(FDA)은 파킨슨병 치료용으로 DBS를 승인했다(2003년 근 긴장 이상증, 2018년 간질에 대한 승인이 이어졌다).
뇌심부 자극술(DBS) :
이상운동질환의 원인이 되는 뇌 기저부의 이상부분에 전극을 삽입하고 이를 통하여 전기자극을 주어 이상 신경회로를 조절함으로써 파킨슨병을 비롯한 여러 이상운동질환의 증상을 호전시키는 새로운 치료방법이다. 현재까지 주로 사용되는 목표부위는 시상하핵과 내측담창구이며, 이전에 이상운동질환에 주로 사용되던 수술적 치료법인 뇌기저핵파괴술에 비해 치료작용의 on/off 및 치료강도의 미세조절까지도 조절 할 수 있어 개인별로 환경 변화에 따라 정밀한 치료를 할 수 있는 장점이 있다.
1998년: 애틀란타에 있는 에모리 대학교 연구원들은 ‘감금 증후군’이 있는 사람의 움직임을 자극하는 뇌 이식 장치를 설치했다고 보고.
1999년: 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 Yang Dan 연구원은 신경 세포의 발화를 해독하여 고양이가 본 이미지를 재현.
2000년: 연구원들은 원숭이가 조이스틱을 작동하거나 음식에 손을 뻗는 동안 올빼미원숭이의 움직임을 재현할 수 있는 BCI를 구축하는 데 성공.
2005년: 사지마비 환자 Matt Nagle은 CyberKinetics의 BrainGate 프로젝트의 일환으로 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 사용하여 인공 손을 제어하는 최초의 사람.
2010년: 전 세계적으로 약 220,000명의 사람들이 청력 회복을 목표로 하는 신경보철 장치로 인공와우 이식을 받았다.
2011: O’Doherty는 직접적인 피질내 자극(ICMS)을 통해 붉은털원숭이의 감각 피드백이 포함된 BCI를 제시.
2013년: BrainGate 환자가 로봇 의수족 제어 시연. FDA는 Second Sight가 개발한 Argus II 망막 임플란트 시스템을 승인. FDA는 반응형 뇌심부 자극(DBS)의 NeuroPace RNS 시스템을 승인했습니다.
2016년: 기업가 Bryan Johnson은 ‘인간 인지를 근본적으로 개선하고 확장하는 기술을 개발하기 위해’ Kernel73을 출시. 일런머스크는 다른 사람들이 ‘인간과 컴퓨터를 연결하는 초고대역폭 뇌-기계 인터페이스’를 개발하기 위해 “뉴럴링크” 설립
2017: 미국 국방고등연구계획국(DARPA)은 100만 개의 뉴런에서 나오는 충실도 높은 신호를 기록하는 신경 임플란트를 만드는 프로그램을 시작. 페이스북은 사람들이 뇌 신호만으로 타이핑을 할 수 있도록 하는 웨어러블 인터페이스를 개발중.
2018년: 버클리 캘리포니아 대학의 연구원들은 세계에서 가장 작고 가장 효율적인 이식형 무선 신경 자극기를 제작.
2019: UCSF 연구원들은 신경 장애로 인한 언어 장애가 있는 환자의 음성을 합성하기 위해 딥 러닝 방법을 사용하는 BCI를 시연
최근동향
최근 몇 년 동안 뉴럴링크와 같은 회사가 가능한 것의 경계를 넓히면서 BCI 기술이 급속히 가속화되었다. 오늘날 BCI는 장애인 지원부터 인지 및 감각 운동 기능 강화에 이르기까지 다양한 목적으로 사용된다. 이 기술에는 뇌 조직에 대한 전극의 근접성에 따라 비침습적, 부분 침습적 또는 침습적 방법이 포함된다.
BCI의 한 가지 중요한 측면은 특히 전극을 이식할 때 뇌 내에서 정확한 이미징 및 타겟팅이 필요하다는 것이다. 기능적 자기공명영상(fMRI), 자기뇌전도(MEG) 등의 기술을 사용하여 개인별 뇌 해부학적 차이를 고려하여 적합한 이식 부위를 식별한다.
더욱이, 움직임 의도의 해독은 BCI 기술, 특히 운동 복원 또는 보철 사지 제어의 핵심 초점이다. 여기에는 뇌 신호를 정확하게 해석하기 위한 정교한 기계 학습 알고리즘과 신경 디코딩 방법이 포함된다.
따라서, BCI 기술의 역사는 EEG의 초기 발견부터 뉴럴링크와 같은 정교한 이식형 장치까지 진화하는 획기적인 혁신으로 특징 지어진다.
최종목표
- 능력 및 삶의 질 향상: BCI 기술의 주요 목표 중 하나는 특히 신체 장애가 있는 사람들의 능력을 향상시키는 것이다. 여기에는 BCI를 사용하여 의수족, 휠체어 및 기타 보조 장치를 제어하여 손실된 기능을 효과적으로 복원하는 것이 포함된다. 또한 BCI는 특히 말하거나 움직일 수 없는 개인의 의사소통 방법에 혁명을 일으킬 수 있는 생각과 감정을 해독하기 위해 연구되고 있다.
- 의료 응용: 의료 분야에서 BCI는 신경 재활에 대한 잠재력을 탐구하고 있다. 이 기술은 예를 들어 신경 신호를 신체적 움직임이나 피드백으로 변환함으로써 뇌졸중 환자의 운동 능력 회복을 도울 수 있다. 이 애플리케이션에는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 뇌 신호에서 움직임 의도를 해독하는 정교한 기술이 필요하다.
- 신경기술의 혁신: 연구원들은 광학 프로브, 유기발광다이오드(OLED) 등의 신기술과 BCI의 통합을 모색하고 있다. 이러한 혁신은 뉴런을 선택적으로 활성화하는 것을 목표로 하며 보다 정확하고 효과적인 BCI로 이어질 수 있다.
- 인간 기억의 확장: BCI 기술을 사용하여 인간의 기억을 확장할 수 있는 흥미로운 가능성도 있다. 이 개념에는 뇌에서 메모리 신호를 캡처하고 디코딩하여 외부에 저장하는 것이 포함된다. 이는 우리가 정보를 처리, 검색 및 전송하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있으며, 심지어 뇌와 외부 저장소 간의 직접적인 데이터 전송을 허용하는 장치의 개발로 이어질 수도 있다.
- 뇌 영상 및 타겟팅 기술: 정확한 뇌 영상 및 타겟팅은 BCI의 효과적인 기능에 매우 중요하다. fMRI 및 MEG(자기뇌파검사)와 같은 기술은 이식 영역을 식별하고 전극 배치를 위한 뇌 영역의 정확한 타겟팅을 보장하는 데 사용된다.
- 다중 모드 BCI: 미래의 BCI 시스템은 신경 신호를 보다 효과적으로 감지하기 위해 다양한 신경 영상 기법을 결합하는 다중 모드 접근 방식을 사용할 수 있다. 이 접근 방식은 운동 재활 및 사고 번역과 같은 응용 분야에서 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
- 기술 통합: BCI와 인공 지능 및 로봇 공학과 같은 다른 기술과의 통합은 BCI의 기능을 더욱 향상시킬 것으로 예상된다. 이는 교육, 산업, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 새로운 응용 분야로 이어질 수 있다.
- 개인화 및 휴대형 BCI: 개인화형 및 휴대형 BCI 개발은 또 다른 초점 분야이다. 이를 통해 개인은 일상 생활에서 BCI를 사용할 수 있게 되어 기술에 대한 접근성과 편의성이 더욱 높아질 것이다.
앞으로의 이 여정은 인간의 인지와 기술 발전을 결합하여,신경과학과 컴퓨터 과학의 미래 혁신을 위한 놀라운 잠재력을 보여줄거라고 생각합니다.