[연구] 3D 프린팅으로 사용자의 달팽이관(인공와우) 이식 개선

엔지니어와 임상의로 구성된 팀은 3D 프린팅을 사용하여 나선형 모양의 골격인 인간의 달팽이관의 복잡한 복제물을 만들고 이를 머신러닝과 결합하여 달팽이관 환자에 대한 귀 내부의 '전류 확산(current spread)' 임상 예측을 진전시켰습니다.

 

'전류 확산' 또는 '전기 자극' 확산은 알려진 바와 같이 CI 성능에 영향을 미치고 사용자의 청력을 '흐릿하게' 하지만 지금까지는 인간 달팽이관에서 문제를 재현하기 위한 적절한 테스트 모델이 없었습니다. 이 연구를 상세히 기술한 기사가 캠브리지 대학 웹사이트에 실렸습니다.

 

*관련기사 : 와우 임플란트 '조정'을 위한 연구원 설계도구(Researchers Design Tool to ‘Tune’ Cochlear Implants)

 

CI는 심각하거나 심각한 청력 손실로 고통받는 수십만 명의 삶을 변화시켰습니다. 그러나 외과적으로 이식된 의료 기기의 효능은 와우관 내부에 있는 액체의 높은 전기 전도성으로 인해 발생하는 현상인 '전류 확산'으로 인해 방해를 받았습니다. 이러한 액체는 CI 사용자의 청각 신경이 정확하게 자극되는 것을 방지하여 많은 사용자가 인지하는 소리에 심각한 왜곡을 경험하게 합니다.

 

[이미지] 생체모방 달팽이관 제작과정

 

인간의 달팽이관의 크기와 모양은 개인마다 독특하고 사람마다 다릅니다. 그것의 까다로운 위치와 복잡한 해부학적 구조와 함께, 이것은 그것을 연구하기 가장 어려운 조직들 중 하나이므로 현재 진행중인 '전류 확산' 문제에 대한 분석이 쉽지 않았습니다.

 

이제 여러 학문을 아우르는 연구팀은 달팽이관 이식 환자의 전기장 이미징 데이터를 분석할 수 있게 된 것은 3D 프린팅된 달팽이관 수술 덕분입니다. 연구진은 3D 프린팅 모델을 통해 달팽이관의 형태와 전기적 특성이 전기장 이미지에서 측정한 '전류 확산'에 어떤 영향을 미치는지 연구할 수 있었습니다. 이 공동 모델링 방법은 일단 머신러닝과 결합하면 달팽이관 이식 사용자들의 '전류 확산'을 예측할 수 있으며, 처음으로 환자 달팽이관 조직 저항성의 범위를 추론할 수 있습니다. 그 결과는 Nature Communications지에 보고되었습니다.

 

이 연구의 주 저자이자 케임브리지 바이오인터페이스 연구 그룹 의 박사 과정 학생인 Iek Man Lei 는 다음과 같이  말했습니다.

 

"현실적인 뼈 저항을 복제하는 뼈 매트릭스. 3D 인쇄된 달팽이관 모델은 또한 다중 CI 전극 삽입에 적합한 기계적 특성을 가지고 있습니다. 우리의 'print-and-learn' 공동 모델링 개념은 환자의 달팽이관의 다양한 특성이 자극 확산에 어떻게 영향을 미치는지 해독하는 데 도움이 될 수 있습니다.”

 

케임브리지 바이오인터페이스 연구 그룹의 생명공학 부교수이자 그룹 리더인 셰리 황(Shery Huang ) 박사는 다음과 같이 말했습니다.

 

“우리 모두는 인공 지능(AI)의 엄청난 힘을 알고 있지만 AI는 좋은 데이터 세트에서 학습을 시작해야 합니다. 환자 개인 정보 보호, 환자 안전 및 윤리적 문제로 인해 전체적으로 문서화되고 특성화된 임상 데이터를 얻기가 어렵습니다. 따라서 3D 프린팅은 머신러닝을 위한 임상 데이터에 대해 특별히 제작된 교육 데이터 세트를 제공할 수 있는 물리적 모델을 만들 수 있는 강력한 도구입니다. 이 연구에서 입증된 공동 모델링 원칙은 임상 모델링 및 의료 어플리케이션의 다른 영역을 다루는 데 유용할 수 있습니다.” 

 

원본논문 : Lei IM, Jiang C, Lei CL, et al. 3D printed biomimetic cochleae and machine learning co-modelling provides clinical informatics for cochlear implant patients. Nature Communications. 2021;12(6260).

 

출처 : 캠프리지 대학교 네이처 커뮤니케이션스(University of Cambridge, Nature Communications)

 

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