두개강내뇌파의 주파수 영역 신호원 영상을 이용한 Lennox-Gastaut syndrome 환자의 간질 발생 부위 추정

Abstract

약제 불응성 간질 환자의 치료를 위해서는 뇌의 간질 발생 부위를 추정하여 절제하는 수술이 필요하다. 일반적으로 수술 부위를 결정하기 위해서 간질 발생 부위로 추정되는 뇌 피질 표면부분에 전극을 삽입하여 두개강내뇌파(intracranial electroencephalography: iEEG)를 측정하고 이를 통해 측정된 뇌파를 임상 전문가가 육안으로 판독하게 된다. 최근 들어서는 보다 신뢰도 높은 간질 발생 부위의 추정을 위해서 다양한 공학적 방법에 기반을 둔 뇌파 분석 기법에 관한 연구들이 많이 발표되고 있다. 그러나 간질의 기시 부위가 명확한 국소 간질과는 달리 뇌 전반적으로 간질파가 측정되는 경우에는 정확한 간질 병소를 추정하는데 어려움이 있기 때문에 공학적 방법을 활용하는 연구가 거의 이루어진 바가 없다. 하지만 최근 들어 이러한 전신 간질파가 측정되는 간질의 유형 중 Lennox-Gastaut syndrome(LGS)와 같은 이차전신 간질 (secondary generalized epilepsy)의 경우 간질의 원인이 되는 특정 기시 부위가 존재하며 이 부위에서 발생한 신호가 이차적으로 뇌 전체에 전파된다는 이론이 설득력을 얻어가고 있다. 그러므로 국소 간질에서와 같이 LGS의 경우에도 공학적 분석을 통해서 간질 발생 부위의 추정이 가능하다면 임상에서의 유용성이 매우 클 것 이다. 본 연구에서는 간질 환자에게서 측정된 뇌파에서 간질 발생 부위와 연관성이 높다고 알려진 고주파 진동(high frequency oscillation)신호인 high gamma 대역(60-100 Hz)에 대한 주파수 영역 신호원 영상 알고리듬을 이용하여 간질 병소를 추정하는 방법을 LGS 환자의 두개강내뇌파에 적용하는 연구를 수행하였다. 간질 신호원을 분석하는 다양한 신호원 영상 알고리듬은 아직까지 국소 간질에 대해서만 신뢰도 평가가 이루어져 있으므로 이를 두개강내뇌파에 적용하기 위해서는 먼저 두개강내뇌파를 활용한 신호원 영상 알고리듬들이 LGS의 경우와 같이 상대적으로 넓은 분포를 가진 신호원에 적용되었을 경우에도 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있는지를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하였다. 시뮬레이션 결과 가장 오래된 알고리듬인 Minimum norm least square (MNLS)를 적용한 결과가 가정한 전류원의 분포를 잘 반영하는 것을 볼 수 있었다. 그 다음으로는 이러한 시뮬레이션 평가를 통해서 얻은 결과를 바탕으로 주파수 영역 신호원 영상화 분석에 MNLS 알고리듬을 이용해서 LGS 환자에게서 측정된 두개강내뇌파의 고주파 진동 신호에 적용하여 간질 발생 부위를 추정하였고 이 결과를 전극 수준에서의 분석 결과와 환자의 실제 수술 부위에 비교를 하였다. 전극 수준의 분석 결과에서는 high gamma 대역의 평균 파워 스펙트럼이 높은 값을 지니는 영역이 수술 부위 안에 포함되는 경우도 있었지만 수술 부위에서 먼 위치에 있는 경우도 볼 수 있었다. 하지만 신호원 수준의 분석인 high gamma 대역의 주파수 영역 신호원 영상화 결과에서 높은 값을 지니는 영역은 주로 LGS 환자의 수술 부위에 포함되거나 인접해 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 본 방법이 LGS 환자의 간질 발생 부위를 추정하여 수술 시 보조자료로 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.