로스앤젤레스, 캘리포니아 — 발작은 쇠약해질 수 있습니다. 경고가 거의 또는 전혀 없이 공격할 수 있습니다. 그리고 누군가가 운전 중이거나 다른 유형의 신체 활동에 참여하고 있을 때 경고가 표시되면 위험할 수도 있습니다. 그러나 두 십대에 의한 연구 프로젝트는 이제 뇌파를 모니터링하는 간단한 장치가 발작이 진행 중일 때 경고할 수 있음을 시사합니다. 그리고 그것은 생명을 구할 수 있다고 젊은 연구원들은 말합니다.
간질은 지나치게 활동적인 뉴런, 즉 전기를 전도하는 뇌 세포에서 비롯되는 것으로 여겨집니다. 이 뇌 장애는 종종 발작을 유발하는데, 이는 뇌에서 제어되지 않는 “전기 폭풍”입니다. 각 환자의 간질은 다소 독특할 수 있습니다. 어떤 사람들에게는 이러한 전기 폭풍이 뇌 전체에서 발생합니다. 다른 곳에서는 폭풍이 더 국지적입니다. 즉, 그들은 뇌의 특정 부분에서 발생합니다. 많은 사람들에게 약은 발작의 위험을 부분적으로 또는 완전히 제거할 수 있습니다.
발작이 발생하면 경미할 수 있습니다. 다른 경우에는 예고 없이 심각하게 공격하여 몇 분 이상 지속할 수 있습니다. 간질 환자는 종종 발작이 발생할 경우 위험을 초래할 수 있는 활동을 피하기 위해 세심한 주의를 기울입니다. (그리고 많은 주에서 간질로 인해 사람들이 운전 면허증을 취득하기가 어려울 수 있습니다.)
Neha Hulkund는 워싱턴 주 레드몬드에 있는 Tesla STEM 고등학교의 11학년입니다. 한 가족이 교통량이 많은 인도의 거리를 자전거를 타고 가던 중 하나를 겪었습니다. 그녀의 친척은 심각한 부상을 입지 않았습니다. 그러나 발작으로 누군가가 달리는 차 앞에 넘어지고 뇌폭풍으로 일시적으로 무력화된다면 상황은 끔찍할 수 있다고 그녀는 지적합니다.
이것은 Neha가 생각하게 만들었습니다. 발작이 오는 시기를 알 수 있는 방법이 있습니까? 십대는 보스턴 어린이 병원에서 2008년 연구의 일환으로 간질 환자에게서 기록된 뇌파를 분석하기로 결정했습니다. 왜 그것들을 선택합니까? 그들은 무료로 온라인에서 사용할 수 있습니다. 따라서 누구나 분석할 수 있다고 그녀는 지적합니다.
그녀의 예비 작업은 성공적으로 보입니다. 연구에 참여한 환자는 어린이였지만 간질은 평생 지속될 수 있습니다. 따라서 그녀의 분석은 성인 환자에게도 유용할 수 있습니다.
패턴을 찾는 기계 학습
Neha는 5명의 환자에게서 기록된 뇌파에 집중했습니다. 의사가 그들의 뇌 활동을 스캔하면서 그들은 함께 20번의 발작을 겪었습니다. 일부 스캔은 한 시간 이상 지속되었다고 Neha는 지적합니다. 전체적으로 환자들은 많은 전극이 포함된 신축성 있는 모자를 착용했습니다. 12개 이상의 센서가 환자의 두개골 내부에서 전기 신호를 포착했습니다. 와이어는 이러한 신호를 레코더로 전달했습니다.
Neha가 사용한 데이터 세트에서 의사는 각 발작의 시작을 표시했습니다. 그런 다음 그녀는 다가올 뇌 폭풍의 신호일 수 있는 각 발작 전에 뇌 활동 패턴을 찾도록 컴퓨터를 훈련시켰습니다. 그녀는 기계 학습이라는 기술을 사용했습니다. 이 기술을 사용하는 컴퓨터는 데이터에서 패턴을 정찰하도록 “학습”됩니다(그렇게 하도록 특별히 프로그래밍되지 않음). 여기에서 Neha는 각 발작이 시작되기 직전에 기록된 뇌파를 분석하도록 가르쳤습니다.
때때로 Neha는 30초 분량의 발작 전 데이터만 분석했습니다. 다른 때에는 녹음이 최대 5분 길이였습니다.
뇌파 패턴을 정찰하는 Neha의 방법은 임박한 발작이 발생하기 3분 전에 예측하는 것처럼 보입니다. 그리고 그들은 96퍼센트의 정확도로 그렇게 했습니다. 그녀의 기술에 기반한 5분 경고는 약 87%로 덜 정확할 것입니다. 그러나 30초 경고가 원하는 전부라면 그 방법은 99% 이상 정확할 것이라고 그녀의 데이터는 제안합니다.
그러나 십대는 환자가 임박한 발작에 대해 더 많은 경고를 받을수록 그들이 하고 있는 일을 안전하게 멈출 수 있는 기회가 더 많다고 지적합니다.
이러한 경고는 환자가 착용할 수 있는 작은 전자 장치에서 나올 수 있다고 십대는 설명합니다. 그 미니 컴퓨터는 환자가 착용하는 모자 또는 기타 헤드 기어의 센서에서 데이터를 얻습니다. 데이터를 무선으로 전송할 수 있습니다. 따라서 모니터링 시스템은 다른 사람들에게 명백할 필요가 없습니다.
Neha는 지난주 Intel International Science and Engineering Fair에서 그녀의 연구를 선보였습니다. ISEF는 Society for Science & the Public에 의해 만들어졌으며 Intel이 후원합니다. 이 대회에서는 전 세계의 학생들이 수상한 과학 박람회 프로젝트를 선보일 수 있습니다. (The Society는 학생을 위한 과학 뉴스도 발간합니다.) 올해에는 75개국 이상에서 온 약 1,800명의 고등학생이 큰 상과 연구 결과를 발표할 능력을 놓고 경쟁했습니다. Neha의 프로젝트는 두 개의 상과 $1,500의 상금을 받았습니다.
관련 프로젝트도 약속 제안
또 다른 ISEF 결선 진출자는 올해 유사한 연구를 수행했습니다. 그녀는 Boston Children’s Hospital에서 동일한 연구의 데이터를 사용하기도 했습니다. Maanasi Garg는 플로리다주 잭슨빌에 있는 Stanton College Preparatory School에 다니고 있습니다. 그녀의 분석에서 이 11학년생은 8명의 환자로부터 뇌파 패턴을 살펴보았습니다. 십대는 발작 전과 발작 중에 기록된 패턴을 정상적인 뇌 활동 동안의 패턴과 비교하기 위해 통계를 사용했습니다. Neha와 달리 Maanasi는 발작에 이르기까지 30초 동안 기록된 뇌파 패턴만 살펴보았습니다.
특히 Maanasi는 특정 주파수의 뇌파를 관찰했습니다. 그녀가 연구한 8명의 환자 중 7명의 경우, 초당 70~100회 순환하는 뇌파가 발작 중 가장 많은 전력에 기여했습니다. 그리고 그 7명의 환자 중 6명의 경우, 해당 주파수의 뇌파는 발작이 진행되고 있음을 나타내는 뚜렷한 패턴을 보여주었습니다.
따라서 Neha와 마찬가지로 Maanasi는 발작의 조기 경고가 많은 환자에게 가능할 수 있음을 발견했습니다. 그녀는 또한 발작 경향이 있는 환자가 센서가 장착된 모자와 전자 장치를 착용하여 뇌파를 모니터링할 수 있다고 제안합니다. “30초면 위험한 활동을 중지하기에 충분한 경고가 될 것입니다.”라고 그녀는 말합니다.