Analog Neuromorphic Systems for Implantable Neural Interfaces

인간의 뇌는 수십억 개의 세포로 이루어진 거대한 네트워크로, 움직임, 사고, 감각을 조절하기 위해 끊임없이 전기 신호를 발사합니다. 수십 년 동안 과학자들은 뇌에 이식된 아주 작은 전극을 사용하여 개별 뉴런이나 소규모 뉴런 집단의 활동을 기록함으로써, 이들의 대화에 귀를 기울이고자 노력해 왔습니다. 이 기술은 부상이나 질병으로 마비된 사람들이 자신의 생각만으로 컴퓨터나 로봇 팔을 제어하도록 돕거나, 의사들이 간질 발작의 근원을 더 효과적으로 찾아 치료할 수 있도록 돕는 데 엄청난 가능성을 품고 있습니다. 그러나 상당한 물리적 장벽이 오랫동안 이러한 장치들을 일상생활에서 실용적으로 만드는 데 걸림돌이 되어 왔습니다. 연구자들이 뇌 활동을 더 명확하게 포착하기 위해 더 많은 전극을 추가할수록, 생성되는 데이터의 양은 폭발적으로 증가합니다. 이 방대한 원시 정보를 체내에서 무선으로 전송하는 것은 주변 조직을 빠르게 과열시키거나 몇 시간 만에 배터리를 방전시킬 정도로 많은 전력을 필요로 합니다. 따라서 과제는 단순히 뇌의 소리를 듣는 것이 아니라, 침묵을 걸러내고 중요한 순간만을 보내는 지능적인 청취가 되는 것입니다.

홍콩 시립대학교와 취리히 대학교를 포함한 전 세계 여러 기관의 연구진은 생물학적 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하여 이 문제를 해결하는 새로운 접근법을 개발했습니다. 뇌의 전기적 활동을 영화의 모든 프레임을 기록하는 비디오 카메라처럼 연속적으로 기록하는 대신, 그들의 새로운 시스템은 무언가 변화가 생길 때만 작동하는 모션 센서처럼 작동합니다. 연구진은 뇌의 원시 전기 파형을 유의미한 사건이 발생할 때만 희소한 디지털 '스파이크(spikes)' 시리즈로 변환하는 특수 전자 회로를 센서 위에 직접 구현했습니다. '아날로그-투-스파이크(analog-to-spike)' 변환이라고 알려진 이 방식은 무선으로 전송해야 하는 데이터의 양을 획기적으로 줄여주어, 기존 세대의 뇌 이식 장치들을 괴롭혔던 전력 및 발열 문제를 해결했습니다.

연구진은 어떤 방식이 뇌 기록에 필연적으로 발생하는 전기적 노이즈에 더 강한지 확인하기 위해, 이러한 유형의 신호 변환에 존재하는 두 가지 기존 방식을 비교하는 것부터 시작했습니다. '리키 인티그레이트 앤 파이어(leaky integrate-and-fire)'라고 불리는 한 가지 방식은 전기 전하를 한계점에 도달할 때까지 천천히 축적한 다음 신호를 발사하는 방식으로 작동합니다. 다른 방식인 '델타 변조(delta modulation)'는 전압이 특정 양만큼 변화할 때, 즉 뇌 활동의 변화가 나타날 때만 신호를 발사합니다. 시뮬레이션된 뇌 신호와 환자로부터 얻은 실제 기록을 통한 광범위한 테스트를 통해, 연구팀은 델타 변조 방식이 훨씬 더 우수하다는 것을 발견했습니다. 이 방식은 느릿하게 흐르는 배경 노이즈나 전력선으로부터 오는 강력한 전기적 간섭 속에서도 개별 뉴런의 빠르고 찰나적인 스파이크를 정확하게 포착할 수 있었습니다. 반면, 다른 방식은 노이즈에 압도되어 쓸모없는 신호를 너무 많이 내보냄으로써 실제 뇌 활동을 가려버리는 경우가 많았습니다. 이 발견은 매우 중요했는데, 왜냐하면 단 하나의 단순한 회로가 별도의 크고 복잡한 필터를 필요로 하지 않고도 개별 뉴런의 빠른 신호와 뇌 활동의 더 느리고 넓은 파동을 모두 처리할 수 있음을 증명했기 때문입니다.

이러한 성공을 바탕으로, 연구진은 기억을 담당하는 뇌 부위인 해마에서 발견되는 특정 유형의 뉴런에서 영감을 얻은 더 정교한 버전의 델타 변조 회로를 도입했습니다. 자연 상태의 이러한 뉴런들은 규칙적인 리듬으로 계속 발사되는 것이 아니라, 강력한 자극이 감지될 때 빠른 버스트(burst, 폭발적 발사)를 일으킨 후 침묵의 시기를 갖습니다. 연구진은 이 전자 회로가 동일하게 작동하도록 설계했습니다. 뇌 신호가 조용하거나 천천히 변할 때 회로는 휴면 상태를 유지합니다. 하지만 신호가 높은 임계값을 넘어서는 중요한 사건이 발생하는 순간, 회로는 '버스트 모드'로 전환되어 해당 사건의 세부 사항을 높은 정밀도로 포착하기 위해 일련의 신호를 빠르게 발사한 뒤 다시 침해 상태로 돌아갑니다. 이러한 버스트 동작은 표준 방식보다 데이터를 더욱 압축할 수 있게 해줍니다. 테스트 결과, 이 새로운 버스트 변조 회로는 동일한 정확도를 유지하면서도 표준 방식보다 5배 이상 뛰어난 데이터 압축률을 달연했습니다. 일반적인 뇌 활동의 바다 속에서 드물게 발생하는 사건인 간질 발작을 탐지하는 데 있어, 이 시스템은 전통적인 기록 방식에 비해 데이터를 거의 2,000배 가까이 압축했습니다.

이 압축된 데이터가 여전히 실제 작업에 유용한지 증명하기 위해, 연구진은 이 커스텀 칩을 이러한 스파이크를 즉각적으로 처리하도록 설계된 두 번째 특수 컴퓨터 칩에 연결했습니다. 생물학적 뇌의 구조를 모방한 이 두 번째 칩은 단일 뉴런의 발사나 발작의 시작과 같은 특정 패턴을 인식하도록 훈련되었습니다. 결과는 놀라웠습니다. 결합된 시스템은 표준 컴퓨터에서 실행되는 훨씬 더 크고 전력을 많이 소비하는 소프트웨어 시스템의 성능과 일치하는 90% 이상의 정확도로 이러한 사건들을 식별해 냈습니다. 또한, 시스템이 필수적인 정보만을 전송했기 때문에, 기존의 기록 장치와 비교했을 때 데이터 전송률을 4,000배 이상 줄였습니다. 이러한 수준의 효율성은 미래의 이식 장치가 빈번한 배터리 충전이나 뇌 조직 과열의 위험 없이 수백 또는 수천 개의 뇌 채널을 동시에 모니터링할 수 있게 함을 의미합니다.

이 연구는 고밀도 무선 뇌 인터페이스를 환자들에게 현실로 만드는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다. 시스템의 지능을 센서 내부로 직접 이동시킴으로써, 연구진은 이식 장치가 가질 수 있는 센서의 수와 이를 구동하는 데 필요한 전력 사이의 상충 관계를 깨뜨릴 수 있음을 보여주었습니다. 새로운 회로는 현대적인 신경 프로브의 아주 작은 픽셀 안에 통합될 수 있을 만큼 작으며, 각 채널은 불과 몇 마이크로와트(microwatts)만을 사용합니다. 현재의 연구는 간질 발작 탐지나 개별 뉴런 스파이크와 같은 특정 작업에 초점을 맞추고 있지만, 그 근본적인 원리는 뇌의 자연스러운 리듬에 적응할 수 있는 스마트 의료 기기를 설계하는 새로운 길을 제시합니다. 뇌의 복잡하고 희소한 언어를 경직되고 연속적인 데이터 스트림으로 강요하는 대신, 이 시스템은 침묵을 걸러내고 중요한 신호만을 전송하며 뇌가 이미 말하고 있는 언어로 경청합니다.