성균관대, 피로 저항성 전자재료 기반 말초신경 보철기기 개발
페이지 정보
- 발행기관
- 에너지경제
- 저자
- 종류
- R&D
- 나노기술분류
- 발행일
- 2021-03-24
- 조회
- 1,249
- 출처 URL
본문
신경보철기기는 신경과 연결되어 전기신호의 수집 및 자극을 통해 질병 치료 및 삶의 질 개선에 기여해옴. 하지만 신경보철기기를 말초신경에서 장기간 안정적으로 활용하는 건 여전히 어려운 문제임. 말초신경이 대부분 근육 조직들 사이에 위치하고 있어, 삽입된 신경보철기기는 근육의 수축-이완 운동으로 반복적이고 극심한 기계적 자극을 받으며, 이로 인한 피로로 소재의 전기적 성능이 저하됨.
이에 성균관대학교(총장 신동렬) 전자전기컴퓨터공학과 손동희 교수 연구팀(제1저자 의학과 서현선 학생)은 서울대학교 현택환·김대형 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 기계적 변형에 대한 높은 내구성을 지니는 신축성 전자 소재 기반의 피로 저항성 말초신경 보철기기(Fatigure-resisant peripheral neuroprosthetics)를 개발함.
연구팀은 신축성 자가치유 고분자 및 금 나노껍질로 코팅된 은 마이크로입자를 활용해 우수한 생체적합성과 높은 기계적·전기적 내구성을 갖는 피로저항성 전자재료를 합성함. 개발한 소재는 금 나노껍질과 은 마이크로 입자로 구성된 전도성 입자들이 기계적 응력 하에서 동적 재배열하는 특성이 있어 전도성을 자발적으로 회복할 수 있었음.
연구팀은 피로 저항성 전자재료 기반의 신경보철기기를 쥐의 좌골신경에 이식해 5주 동안 외부로부터의 기계적 자극을 감지한 감각신호를 성공적으로 획득했으며, 기기를 통해 전기 자극을 줘 운동 신경을 유발함. 이러한 양방향 신경신호 수집 및 자극 기능은 쥐가 깨어있는 상태에서도 안정적으로 유지되었으며, 기계적 변형으로 인해 기능이 저하되었다가도 자발적으로 회복 가능한 것을 입증했음. 나아가 연구팀은 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network) 분석 기술을 도입해, 신경보철기기를 통해 수집한 신경신호로부터 쥐의 보행상태를 예측해냄.
손동희 교수는 "신경 보철 분야의 한계였던 내구성을 혁신적으로 개선시킬 수 있는 새로운 패러다임의 신경인터페이스를 개발한 것으로, 신경 질환의 치료 및 재활에 크게 기여할 수 있다"며 "향후 빅데이터 인공신경망 기반의 차세대 로봇-신경 인터페이스 기술의 초석이 될 것으로 기대된다"고 연구 의의를 설명함.
이 연구는 과학기술정보통신부-한국연구재단기초연구사업(신진연구 No. 2020R1C1C1005567), 기초과학연구원(IBS-R015-D1), 과학기술정보통신부-정보통신기획평가원 정보통신.방송 기술개발사업(No.2020-0-00261), 범부처전주기의료기기연구개발사업(202012D28), ICT명품인재양성사업(IITP-2020-0-01821)의 지원을 받아 수행되었으며, 연구결과는 권위 있는 국제 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF: 27.398)에 3.19(금) 게재되었음. (논문명 : Durable and fatigue-resistant soft peripheral neuroprosthetics for in vivo bidirectional signaling)
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