본문으로 이동

신경공학

위키백과, 우리 모두의 백과사전.

신경공학(neural engineering)은 의공학 내의 한 분야로, 공학 기술을 사용하여 신경계를 이해하고, 복구하고, 대체하거나 강화하는 학문이다. 신경공학자들은 살아있는 신경 조직과 비생체 구조 사이의 접점에서 설계 문제를 해결하는 데 독보적인 자격을 갖추고 있다.[1]

개요

[편집]

신경공학 분야는 계산신경과학, 실험 신경과학, 신경과, 전기공학 및 살아있는 신경 조직의 신호 처리 분야를 활용하며, 로봇공학, 사이버네틱스, 컴퓨터 공학, 신경 조직 공학, 재료과학, 나노 기술의 요소를 포함한다.

이 분야의 주요 목표는 정량적 방법론과 공학적 관행에 중점을 두어 신경계와 인공 장치 간의 직접적인 상호작용을 통해 인간 기능의 복원 및 증강이다. 다른 주요 목표로는 더 나은 신경 영상 능력과 정량적 데이터를 통한 신경 이상 해석이 포함된다.[2]

현재 많은 연구는 감각계 및 운동피질 시스템에서 정보의 코딩 및 처리를 이해하고, 병리적 상태에서 이 처리가 어떻게 변형되는지 정량화하며, 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 신경보철을 포함한 인공 장치와의 상호작용을 통해 어떻게 조작될 수 있는지에 초점을 맞추고 있다. 다른 예로는 경피 신경 자극 기계를 통해 뇌에 전기 자극을 보내어 절단 환자의 정상적인 감각 입력을 복원할 수 있는 신경 형태 인코딩이 있다. 또한, 근육의 의도를 더 잘 이해하기 위해 신경공학자들은 근전도를 통한 패턴 인식을 통해 근전도 디코딩을 사용한다.[3]

다른 연구는 외부 기술과 연결된 신경 임플란트의 사용을 포함하여 실험을 통한 조사에 더 집중한다.

신경수력학은 신경계의 수력학에 초점을 맞춘 신경공학의 한 분야이다.

역사

[편집]
티의 마스타바 부조에 있는 전기 메기

전통 로마 및 이집트 의학은 수천 년 전부터 신경계를 복구하고 강화하기 위해 인공 신경조절 방법을 사용했다. 그들은 치료 목적으로 동물의 전기적 특성을 사용했다. 사카라에 있는 건축가 티의 무덤에 있는 프레스코화 해석에 따르면, 이집트인들은 나일 메기(Synodontis batensoda 및 Malapterurus electricus)를 사용하여 조직을 전기적으로 자극했다. 통증 완화를 위한 전기 자극의 첫 기록된 사용은 기원후 46년으로 거슬러 올라가는데, 고대 로마 제국의 스크리보니우스 라르구스가 두통 완화를 위해 토르페도 어류의 전기적 특성을 사용했다.[4]

의료 치료에 전기 도구의 첫 적용은 1767년 런던 미들섹스 병원에서 기록되었다.[5]

신경 신호 감지에 사용된 전기 장치. 에밀 뒤 부아-레이몽, "동물 전기 연구" (1848).

신경공학의 기원은 이탈리아 물리학자이자 생물학자인 루이지 갈바니로부터 시작된다. 갈바니는 에밀 뒤 부아-레이몽과 같은 선구자들과 함께 신경과 근육의 전기 신호가 움직임을 제어한다는 것을 발견했으며, 이는 뇌의 전기적 본질에 대한 첫 번째 이해를 나타낸다.[6][7]

1800년, 알레산드로 볼타는 왕립학회에 50볼트의 전압을 머리에 가했을 때 불쾌한 끓는 소리를 들었다고 보고했다. 이것은 인간 청각 시스템에 대한 전기 자극의 첫 번째 실험이었다.[8]

1924년, 독일 생리학자이자 정신과 의사인 한스 베르거 (1873-1941)는 뇌의 전기 활동 (뇌파라고 불림)과 특히 알파파 리듬을 발견했다. 그는 인간 뇌전도를 발명했다.[9][10]

1920년대에 이 분야는 당시에는 불가능했던 결과를 과도하게 약속하는 등 터무니없는 주장으로 인해 신뢰도가 떨어졌다. 그러나 1956년 트랜지스터가 발명되면서 이 분야는 다시 활성화되었다. 트랜지스터는 처음으로 체내 전기 자극을 가능하게 했는데, 이는 과거의 외부 자극 방식보다 훨씬 더 정확하고 덜 강렬한 효과를 가졌다. 이 초기 발견은 신경공학의 현재를 정의하는 수십 년간의 혁신으로 이어졌다. 인공와우, 심박 조율기, 천골 신경 자극기, 척수내 자극기, 척수 경막외 자극기 등이 이 시기에 개발되어 1990년대 신경공학을 의학의 최전선으로 이끌었다.[11]

신경공학은 비교적 새로운 분야이기 때문에 관련 정보와 연구는 상대적으로 제한적이지만, 빠르게 변화하고 있다. 신경공학에 특별히 전념하는 첫 번째 저널인 'Journal of Neural Engineering'과 'Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation'은 모두 2004년에 창간되었다. IEEE는 2003년부터 신경공학 국제 컨퍼런스를 개최했으며, 2009년 4월 29일부터 5월 2일까지 튀르키예 안탈리아에서 제4회 신경공학 컨퍼런스를 개최했다.[12] 제5회 IEEE EMBS 신경공학 국제 컨퍼런스는 2011년 4월/5월 캉쿤, 멕시코에서, 제6회 컨퍼런스는 2013년 11월 샌디에고, 캘리포니아주에서 개최되었다. 제7회 컨퍼런스는 2015년 4월 몽펠리에에서, 제8회 컨퍼런스는 2017년 5월 상하이시에서 개최되었다. 2003년, 당시 미국 국립과학재단의 생의학 프로그램 책임자였던 캐롤 루카스 박사의 강연은 신경공학과 신경과학 이니셔티브의 미래에 대한 통찰력을 제공했다. 그녀의 강연은 신경 정보학, 행동 역학, 뇌 영상 등 다양한 주제를 다룬 200편 이상의 논문을 포함했다. 이것이 신경공학에 관한 미래 연구의 근본적인 토대가 되었다.[13] 신경공학 발전의 또 다른 이정표는 2024년 모체-태아 신경인지 모드의 개념 도입으로 확인되었다.[14][15][16] 이 지식 분야는 생체 시스템의 비국소적 상호작용을 설명하기 때문에 신경계를 복구하고, 대체하고, 강화하는 데 공학적 방법을 적용할 새로운 지평을 열어준다. 이 지식은 비침습적 뇌-기계 상호작용 및 통합에 대한 새로운 접근 방식을 제공한다.[15][16]

기본 원리

[편집]

신경공학의 핵심 원리는 신경세포, 신경망, 신경계 기능 간의 상호작용을 이해하여 의미 있는 반응을 생성하기 위해 신호를 해석하고 제어할 수 있는 장치 개발을 용이하게 하는 측정 가능한 모델을 만드는 데 있다. 이 분야 발전의 주요 초점은 전체 생물학적 시스템 또는 자연에서 발견되는 기능적 구성 요소를 모방하는 이론적 모델을 구축하는 것이다. 이 기술 발전 단계의 중심 목표는 기계와 신경계의 통합이다. 이 분야의 발전은 신경 활동을 모니터링하고 조절하는 것을 가능하게 한다. 예를 들어, 모체-태아 상호작용은 아이의 신경계가 적절한 생물학적 감각을 가지고 진화하고 인지 발달의 첫 번째 성과를 제공할 수 있도록 하기 때문에,[15][16] 모체-태아 신경인지 모델을 연구하는 것은 뇌에 의한 비침습적 컴퓨터 관리[15] 및 손상된 신경계의 비침습적 치료를 위한 의료 장치 설계의 길을 열어준다.[16]

신경과학

[편집]

신체는 사고, 감각, 운동 및 생존에 영향을 미치기 위해 신경 임펄스를 통해 뇌 조직과 신체 전체에 메시지를 전달한다. 신경 세포는 신경계의 기본적인 기능 단위이며, 생존과 삶의 질에 필요한 고수준 및 저수준 기능을 수행하는 이러한 신호를 보낼 수 있는 고도로 전문화된 세포이다. 신경세포는 정보를 처리하고 그 정보를 다른 세포로 전달할 수 있는 특별한 전기화학적 특성을 가지고 있다. 신경 활동은 신경세포막 전위와 그 안팎에서 발생하는 변화에 따라 달라진다. 막 전위라고 알려진 일정한 전압은 일반적으로 신경세포막을 가로지르는 특정 이온의 특정 농도에 의해 유지된다. 이 전압의 교란 또는 변화는 막을 가로지르는 불균형 또는 분극을 생성한다. 역치 전위를 넘어선 막의 탈분극은 활동전위를 생성하는데, 이는 신경계의 신경전달로 알려진 신호 전달의 주요 원천이다. 활동전위는 축삭막을 따라 흐르는 이온 플럭스 폭포를 유발하여 다른 세포에서 더 많은 전기적 변화를 전달할 수 있는 효과적인 전압 스파이크 열 또는 "전기 신호"를 생성한다. 신호는 전하의 흐름과 신경막을 가로지르는 전압 수준에 영향을 미치는 전기, 화학, 자기, 광학 및 기타 형태의 자극에 의해 생성될 수 있다.[17]

시냅스 이전 및 시냅스 이후 신경 활동은 뇌 네트워크에서 이중 기능을 하는 진동을 생성한다. 즉, 신경 진동은 스파이크 입력의 영향을 받으며, 차례로 스파이크 출력의 타이밍에 영향을 미친다.[18] 따라서 신경세포는 전자기장의 생성자이자 수신자이다. 이 사실은 신경세포가 다른 신경세포의 진동과 상호작용하며, 따라서 다른 전자기장과 상호작용함으로써 그들의 진동을 변경할 수 있음을 의미한다. 전류 및 자기장의 인공적인 영향은 뇌 활동을 변경할 수 있다.[16]

공학

[편집]

공학자들은 복잡한 신경계를 이해하고 상호작용하는 데 사용될 수 있는 정량적 도구를 사용한다. 신경 조직의 세포외장 전위 및 시냅스 전달을 담당하는 화학적, 전기적, 자기적, 광학적 신호를 연구하고 생성하는 방법은 연구자들이 신경계 활동을 조절하는 데 도움을 준다.[19] 신경계 활동의 특성을 이해하기 위해 공학자들은 신호 처리 기술과 계산 모델링을 사용한다.[20] 이러한 신호를 처리하기 위해 신경공학자들은 신경막을 가로지르는 전압을 해당 코드로 변환해야 하는데, 이 과정을 신경 부호화라고 한다. 신경 부호화는 뇌가 단순한 명령을 중앙 패턴 생성기(CPG), 운동 벡터, 소뇌 내부 모델 및 신체 표면 지도 형태로 어떻게 부호화하여 운동 및 감각 현상을 이해하는지 연구한다. 신경과학 영역에서 이러한 신호의 디코딩은 신경세포가 자신에게 전달된 전압을 이해하는 과정이다. 변환은 특정 형태의 신호가 해석되고 다른 형태로 변환되는 메커니즘을 포함한다. 공학자들은 이러한 변환을 수학적으로 모델링하려고 한다.[20] 이러한 전압 신호를 기록하는 데 사용되는 다양한 방법이 있다. 이는 세포내 또는 세포외일 수 있다. 세포외 방법에는 단일 단위 기록, 세포외장 전위 및 전류 측정법이 포함된다. 최근에는 미세전극 어레이가 신호를 기록하고 모방하는 데 사용되었다. 전압 신호를 기록하는 세포내 방법에는 전극 기반 방법과 광학 방법이 포함된다. 전극 기반 방법에는 날카로운 미세 전극 기록, 패치-클램프 기술, 나노 스케일에서 이러한 방법의 일부 변형이 포함된다. 광학 방법에는 뉴런의 순간적인 광학 자극인 광유전학적 기록과 막 전압의 변화를 모니터링하여 추가 데이터를 제공하는 전압 이미징이 포함된다.[21]

범위

[편집]

신경역학

[편집]

신경역학은 신경생물학, 생체역학, 감각 및 지각, 로봇공학의 결합이다.[22] 연구자들은 고급 기술과 모델을 사용하여 신경 조직의 역학적 특성과 이들이 조직의 힘과 움직임을 견디고 생성하는 능력 및 외상성 부하에 대한 취약성에 미치는 영향을 연구하고 있다.[23] 이 연구 분야는 신경근 및 골격 시스템 간의 정보 변환을 해석하여 이러한 시스템의 작동 및 조직과 관련된 기능 및 지배 규칙을 개발하는 데 초점을 맞춘다.[24] 신경역학은 가상 물리 세계에 위치한 동물 신체 모델에 신경 회로의 계산 모델을 연결하여 시뮬레이션할 수 있다.[22] 운동의 운동학 및 동역학, 운동 과정 중 운동 및 감각 피드백의 과정 및 패턴, 운동 제어를 담당하는 뇌의 회로 및 시냅스 조직을 포함한 생체역학의 실험적 분석은 모두 현재 동물 움직임의 복잡성을 이해하기 위해 연구되고 있다. 조지아 공과대학교의 미셸 라플라카 박사 연구실은 세포 배양의 기계적 신장, 평면 세포 배양의 전단 변형, 3D 세포 함유 매트릭스의 전단 변형 연구에 참여하고 있다. 이러한 과정의 이해는 특별히 정의된 매개변수를 가진 폐쇄 루프 조건에서 이러한 시스템을 특징지을 수 있는 기능 모델의 개발로 이어진다. 신경역학 연구는 생리학적 건강 문제에 대한 치료법 개선을 목표로 하며, 여기에는 보철물 설계 최적화, 부상 후 운동 복원, 이동 로봇 설계 및 제어가 포함된다. 3D 하이드로젤의 구조를 연구함으로써 연구자들은 신경 세포 역학적 특성의 새로운 모델을 식별할 수 있다. 예를 들어, 라플라카 등은 변형이 세포 배양에 영향을 미칠 수 있음을 보여주는 새로운 모델을 개발했다.[25]

신경조절

[편집]

의학에서 신경조절 (신경치료로 알려짐)은 약물, 전기 신호 또는 기타 형태의 에너지 자극을 전달하여 뇌의 손상된 부위에서 균형을 재조정함으로써 신경계의 활동을 강화하거나 억제하는 의료기기 기술을 사용하여 질병이나 부상을 치료하는 것을 목표로 한다. 신경공학의 이 하위 분야를 구성하는 5가지 신경조절 영역은 신경계 활동을 복구하거나 강화하기 위해 공학 기술을 사용한다. 이 영역은 "광선 치료", "광생물조절", "경두개 전기 전류" 및 "경두개 자기장" 자극 내의 기술 그룹, "음향 광자 지능형 신경자극(APIN)", "진동음향 치료" 및 "리듬 청각 자극"을 포함한 "저주파 음향 자극"이다.[16] 과학 문헌(2024) 검토는 다양한 비침습적 신경조절 기술의 병인학에 대한 가설을 식별한다.[16] 이 데이터와 모체-태아 신경인지 모델의 분석은 임신 중 자연 신경조절의 기원에 대한 통찰력을 제공한다.[16]

이 분야의 연구자들은 신경 신호에 대한 이해의 진보를 이러한 신호를 전달하고 분석하는 기술의 발전과 연결하는 과제에 직면해 있다. 이러한 기술은 뇌의 폐쇄 루프 방식에서 증가된 민감도, 생체 적합성 및 생존력을 제공하여 다양한 종류의 신경 손상 환자를 치료할 새로운 치료법 및 임상 적용을 창출할 수 있도록 한다.[26] 신경조절 장치는 파킨슨병, 근긴장이상, 떨림, 뚜렛병, 만성 통증, 강박 장애, 심한 우울증, 그리고 결국에는 간질과 관련된 신경계 기능 장애를 교정할 수 있다.[26] 신경조절은 다양한 결함 치료에 매력적인데, 이는 신체에 부작용을 일으킬 수 있는 전신 치료와 달리 뇌의 고도로 특정한 영역만을 치료하는 데 중점을 두기 때문이다. 미세전극 어레이와 같은 신경조절 자극기는 뇌 기능을 자극하고 기록할 수 있으며, 추가 개선을 통해 약물 및 기타 자극에 대한 조절 가능하고 반응성 있는 전달 장치가 될 것이다.[27]

신경 조절은 만성 또는 장기 질환을 치료할 때 장기 약물 치료의 대안으로 자주 고려된다. 가장 흔한 유형은 척수 자극으로, 척수 등쪽 기둥을 통해 전류가 흘러 경막외 공간의 막을 가로지르는 활동전위에 변화를 일으킨다. 처음에는 문 제어 이론과 함께 exclusively 사용되었지만, 최근에는 연구자들이 몇 가지 대안적인 잠재적 메커니즘을 제안했다. 이 치료 유형은 다른 옵션을 모두 소진한 만성 신경병성 통증 환자에게 가장 적합하다. 왜냐하면 통증을 완치하는 것이 아니라 최소화하려고 하기 때문이다. 또한, 이 시술의 침습적인 성격과 미래 의학 시술에 대한 제한적인 효과 때문에 통증 척도가 1-10점 척도에서 5점 이상인 환자에게만 정기적으로 사용된다. 치료의 다양성은 파형의 다양성에 있으며, 따끔거리는 감각을 느끼거나 느끼지 않는 옵션이 있다.[28]

신경 재성장 및 복구

[편집]

신경공학 및 재활은 신경과학과 공학을 적용하여 말초 및 중추 신경계 기능을 조사하고 뇌 손상 또는 기능 장애로 인한 문제에 대한 임상적 해결책을 찾는 데 주력한다. 신경재생에 적용되는 공학은 말초 신경 손상 재생, 척수 손상에 대한 척수 조직 재생, 망막 조직 재생과 같은 특정 응용 분야에서 뉴런의 성장을 촉진하는 장치 및 재료 공학에 중점을 둔다. 유전공학과 조직공학은 척수가 다시 자라도록 비계를 개발하여 신경학적 문제를 돕는 분야이다.[26][29]

연구 및 응용

[편집]

신경공학에 초점을 맞춘 연구는 신경계가 어떻게 기능하고 오작동하는지 연구하기 위해 장치를 활용한다.[29]

신경 영상

[편집]

신경영상 기술은 신경망의 활동뿐만 아니라 뇌의 구조와 기능을 조사하는 데 사용된다. 신경영상 기술에는 기능자기공명영상법(fMRI), 자기공명영상(MRI), 양전자 방출 단층촬영(PET) 및 전산화 단층 촬영(CAT) 스캔이 포함된다. 기능 신경영상 연구는 뇌의 어떤 영역이 특정 작업을 수행하는지에 관심을 갖는다. fMRI는 신경 활동과 밀접하게 관련된 혈역학적 활동을 측정한다. 이는 주어진 작업이나 자극에 대한 뇌의 특정 영역에서 대사 반응을 매핑하는 데 사용된다. PET, CT 스캐너 및 뇌전도(EEG)는 현재 개선되고 있으며 유사한 목적으로 사용되고 있다.[26]

신경망

[편집]

과학자들은 신경 시스템에 대한 실험적 관찰과 이러한 시스템의 이론적 및 계산적 모델을 사용하여 가능한 한 현실적인 방식으로 신경 시스템을 모델링하려는 신경망을 만들 수 있다. 신경망은 추가적인 신경기술 장치를 설계하는 데 도움이 되는 분석에 사용될 수 있다. 특히 연구자들은 신경계의 운동 제어를 결정하기 위해 분석 또는 유한 요소 모델링을 다루며, 이러한 기술을 뇌 손상 또는 장애가 있는 환자를 돕는 데 적용한다. 인공 신경망은 이론적 및 계산적 모델에서 구축될 수 있으며, 신경 시스템의 관찰된 행동에 대한 이론적으로 파생된 방정식 또는 실험 결과를 기반으로 컴퓨터에 구현될 수 있다. 모델은 이온 농도 역학, 채널 동역학, 시냅스 전달, 단일 뉴런 계산, 산소 대사 또는 동적 시스템 이론의 적용을 나타낼 수 있다.[25] 액체 기반 템플릿 어셈블리를 사용하여 뉴런이 심어진 마이크로캐리어 비드로부터 3D 신경망을 공학적으로 만들었다.[30]

신경 인터페이스

[편집]

신경 인터페이스는 신경 시스템을 연구하고 공학 장치로 신경 기능을 강화하거나 대체하는 데 사용되는 주요 요소이다. 공학자들은 신경계 활동에 대한 정보를 수집하고 특정 신경 조직 영역을 자극하여 그 조직의 기능이나 감각을 회복시키기 위해 관련 전자 회로에서 선택적으로 기록할 수 있는 전극을 개발하는 데 어려움을 겪고 있다(Cullen et al. 2011). 이러한 장치에 사용되는 재료는 삽입될 신경 조직의 기계적 특성과 일치해야 하며 손상 여부를 평가해야 한다. 신경 인터페이스는 생체 재료 지지체의 일시적인 재생 또는 만성 전극을 포함하며 신체의 이물 반응에 대한 반응을 관리해야 한다.[31] 미세전극 어레이는 신경망을 연구하는 데 사용될 수 있는 최근의 발전이다(Cullen & Pfister 2011). 광학 신경 인터페이스는 광학 기록과 광유전학을 포함하며, 특정 뇌세포를 빛에 민감하게 만들어 그들의 활동을 조절한다. 광섬유는 뇌에 이식되어 빛을 사용하여 목표 뉴런을 자극하거나 억제하고, 전극 대신 신경 활동의 대리인 광자 활동을 기록할 수 있다. 2광자 여기 현미경은 살아있는 신경망과 뉴런 간의 통신 이벤트를 연구할 수 있다.[26]

신경 임플란트가 체내에 삽입되는 특성상, 그 재료와 장기적인 영향은 끊임없이 면밀히 조사된다. 새로운 연구는 생체하이브리드 코팅이 신체를 보호하고 전기 신호가 가장 잘 수신되도록 하는 최선의 방법이라고 제안한다. 그러나 이러한 기술의 거의 대부분은 귀금속을 근본으로 하므로, 생물학적으로 더 친화적으로 만들려는 시도에도 불구하고 금속적 측면은 여전히 존재한다. 임플란트의 매우 작은 크기와 인체 내부 구조의 심각성 때문에 오류 및 재료 고장의 가능성이 많다. 균열, 부식, 박리, 용해와 같은 문제는 이러한 제품의 수명과 효능을 저해한다. 이러한 문제가 발생하면 장기적인 부정적인 영향의 가능성이 엄청나게 증가한다. 이러한 잠재적인 장기적인 영향 중 일부는 만성 염증, 조직 손상, 그리고 임플란트 내부의 재료가 체내로 누출될 경우 신경독성이다.[32]

뇌-컴퓨터 인터페이스

[편집]

뇌-컴퓨터 인터페이스는 인간 신경계와 직접 소통하여 신경 회로를 모니터링하고 자극하며, 내재된 신경학적 기능 장애를 진단하고 치료하는 것을 목표로 한다. 뇌심부자극술은 이 분야에서 중요한 발전으로, 신경 조직의 고주파 자극을 통해 떨림을 억제하여 파킨슨병과 같은 운동 장애 치료에 특히 효과적이다(Lega et al. 2011).

BCI는 뇌와 컴퓨터 간의 단순한 인터페이스로 시작하여 장애 환자들이 직접적인 의사소통을 할 수 있도록 했다. 이후, 직접적인 의사소통뿐만 아니라 상실된 인간 기능의 복원까지 확장되면서 폐쇄 루프 BCI 시스템이 인기를 얻으며 더욱 발전했다. BCI는 단순히 존재하는 것을 보호하는 것이 아니라 상실된 경로를 치유하는 도구가 되었다. 이제 AI의 급속한 성장과 함께 BCI는 인간 지능과 인공 지능이 결합하여 의사 결정 및 문제 해결과 같은 고차원 뇌 기능을 수행하는 협력적 지능의 길을 열었다. 이 하이브리드 시스템은 의료 분야에서 인지 장애를 복구할 수 있으며, 일반적으로 인간 뇌의 능력을 향상시킬 수 있다.[33]

그러나 AI와 BCI 통합의 함의에 대한 윤리적 우려가 많다. 원래 순수 의료 발전을 위해 만들어진 BCI가 이제 엔터테인먼트, 국방, 마케팅 및 기타 분야에 적용되고 있다. 한때 틈새 의료 기기였던 BCI의 이러한 광범위한 적용, 특히 새로운 AI 개발과 결합된 것은 과학계에서 인간의 자율성, 개인 데이터, BCI에 기반한 행동에 대한 법적 책임, 사회 정의 관점에서의 이 기술에 대한 접근성 문제에 대한 우려를 제기하게 했다. 자율성 문제는 인간의 의사 결정 능력과 BCI를 분리하는 것과 법적 시나리오에서 사람들이 자신의 행동에 대한 책임을 지는 것과 BCI를 비난하는 문제로 거슬러 올라간다. 이러한 시스템이 더 일반적으로 채택됨에 따라, 이를 사용하지 않기로 선택한 장애인들을 고립시키고 기술 발전과 함께 나아가지 않기로 선택한 사람들에게 반감을 불러일으킬 수 있다. 뇌 데이터의 보안과 이 데이터에 대한 무단 접근이 악의적인 목적으로 사용될 수 있는지에 대한 심각한 우려가 있다. 이는 의료 시스템 내의 기밀성과 뇌 데이터가 추적되고 저장되는 방식에 문제를 제기한다.[34]

마이크로 시스템

[편집]

신경 마이크로 시스템은 전기, 화학, 자기 및 광학 신호를 신경 조직에 해석하고 전달하기 위해 개발될 수 있다. 이들은 막 전위의 변화를 감지하고 전극을 사용하여 스파이크 개체군, 진폭 또는 속도와 같은 전기적 특성을 측정하거나 화학 농도, 형광 빛 강도 또는 자기장 전위의 평가를 통해 측정할 수 있다. 이러한 시스템의 목표는 신경 조직 전위에 영향을 미치는 신호를 전달하여 뇌 조직을 자극하여 원하는 반응을 유도하는 것이다.[17]

미세전극 어레이

[편집]

미세전극 어레이는 활동 전위가 축삭을 따라 전파될 때 발생하는 세포외 환경의 급격한 전압 변화를 감지하는 데 사용되는 특정 도구이다. 마크 알렌 박사와 라플라카 박사는 SU-8 및 SLA 폴리머와 같은 세포 적합성 재료로 3D 전극을 미세 제작했으며, 이는 조직 손상을 최소화하기 위한 높은 유연성과 순응성을 가진 시험관 내 및 생체 내 미세전극 시스템 개발로 이어졌다.

신경 보철

[편집]

신경보철은 신경계를 자극하고 그 활동을 기록함으로써 신경계의 손실된 기능을 보완하거나 대체할 수 있는 장치이다. 신경 발사를 측정하는 전극은 보철 장치와 통합되어 전달된 신호에 따라 기능을 수행하도록 신호를 보낼 수 있다. 감각 보철은 인공 센서를 사용하여 생물학적 원천에서 누락될 수 있는 신경 입력을 대체한다.[17] 이러한 장치를 연구하는 공학자들은 신경 조직과의 만성적이고 안전한 인공 인터페이스를 제공하는 임무를 맡고 있다. 아마도 이러한 감각 보철 중에서 가장 성공적인 것은 청각 장애인의 청각 능력을 회복시킨 인공와우일 것이다. 시각 장애인의 시각 능력을 회복시키기 위한 시각 보철은 아직 개발 초기 단계에 있다. 운동 보철은 뇌나 척수의 제어 메커니즘을 대체할 수 있는 생물학적 신경근 시스템의 전기 자극과 관련된 장치이다. 지능형 보철은 절단 환자의 신경을 근육으로 이식하여 신경 신호로 제어되는 손실된 사지를 대체하도록 설계될 수 있다. 감각 보철은 말초로부터의 기계적 자극을 신경계가 접근할 수 있는 부호화된 정보로 변환하여 감각 피드백을 제공한다.[35] 피부에 부착된 전극은 신호를 해석하고 보철 사지를 제어할 수 있다. 이러한 보철은 매우 성공적이었다. 기능적 전기 자극(FES)은 서기, 걷기, 손으로 잡기 등과 같은 운동 과정을 복원하기 위한 시스템이다.[26]

신경로봇공학

[편집]

신경로봇공학은 신경계가 기계에 구현되고 움직임이 모방될 수 있는 방법을 연구하는 학문이다. 신경로봇은 일반적으로 운동 제어와 운동, 학습 및 기억 선택, 가치 시스템 및 행동 선택을 연구하는 데 사용된다. 실제 환경에서 신경로봇을 연구함으로써 로봇 기능의 발견적 방법을 내장된 신경계와 이 시스템이 환경에 반응하는 측면에서 더 쉽게 관찰하고 평가할 수 있다.[36] 예를 들어, 간질 스파이크-파동 역학의 계산 모델을 사용하여, 유사 스펙트럼 프로토콜을 통해 발작 완화를 시뮬레이션하는 방법의 효과가 이미 입증되었다. 이 계산 모델은 특발성 전신 간질 환자의 자기 공명 영상에서 뇌 연결성을 에뮬레이션한다. 이 방법은 발작을 줄일 수 있는 자극을 생성할 수 있었다.

신경 조직 재생

[편집]

신경 조직 재생, 즉 신경재생은 작은 부상과 외상성 뇌손상과 같은 큰 부상으로 손상된 뉴런의 기능을 회복시키는 것을 목표로 한다. 손상된 신경의 기능적 복원은 재생 중인 축삭이 신경분포 부위까지 연속적인 경로를 재확립하는 것을 포함한다. 말초 신경 손상, 척수 손상, 외상성 뇌손상 또는 신경퇴행성 질환은 모두 축삭 다발의 재생에 상당한 어려움을 제시한다.[37] 어려운 구조적 변화는 성장 지연과 조절 상실로 이어진다. 나노기술, 새로운 생체 재료 및 세포 기반 치료법에서 상당한 발전이 이루어졌다. 현재까지의 결과는 후기 치료법이 손상 후 신경 조직 복구에 불충분하다는 것을 보여주었다. 따라서 조직 공학은 생체 재료와 세포 및 생체 활성 분자를 결합하여 환경을 모방하고 새로운 조직의 복구를 지원하면서 재생하는 것을 지지한다.[37]

조지아 공과대학교의 라플라카 박사 같은 연구자들은 조직 공학 전략을 적용하여 외상성 뇌손상 및 척수 손상 후의 복구 및 재생 치료법을 찾는 데 도움을 주고자 한다. 라플라카 박사는 외상 후 발생하는 불규칙한 형태의 병변에 최소 침습적으로 전달하기 위해 신경 줄기세포와 세포외 기질 단백질 기반 스캐폴드를 결합하는 방법을 연구하고 있다. 시험관 내에서 신경 줄기세포를 연구하고 대안적인 세포 공급원을 탐색하며, 스캐폴드에 활용될 수 있는 새로운 생체 고분자를 공학적으로 만들고, 외상성 뇌 및 척수 손상 모델에서 생체 내 세포 또는 조직 공학 구조 이식을 조사함으로써 라플라카 박사 연구실은 부상 후 신경 재생을 위한 최적의 전략을 식별하는 것을 목표로 한다.

임상 치료의 현재 접근 방식

[편집]

손상된 신경 말단의 단대단 수술 봉합은 자가 신경 이식으로 작은 간격을 복구할 수 있다. 더 큰 손상의 경우 신체의 다른 부위에서 채취한 자가 신경 이식을 사용할 수 있지만, 이 과정은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들며 두 번의 수술이 필요하다.[29] 중추신경계(CNS)에 대한 임상 치료는 최소한으로 가능하며 주로 손상 부위 근처의 뼈 조각이나 염증으로 인한 부수적 손상을 줄이는 데 중점을 둔다. 손상 주변의 부기가 가라앉으면 환자는 재활을 받는데, 이는 남아있는 신경이 손상된 신경의 기능 부족을 보상하도록 훈련받기 위함이다. 현재 손상된 CNS 신경의 기능을 회복시키는 치료법은 존재하지 않는다.

복구를 위한 공학적 전략

[편집]

척수 손상 복구를 위한 공학적 전략은 신경 재생을 위한 우호적인 환경을 조성하는 데 초점을 맞추고 있다. 지금까지는 말초신경계(PNS) 신경 손상만 임상적으로 가능했지만, 유전 기술 및 생체 재료 연구의 발전은 허용 가능한 환경에서 척수 신경이 재생될 가능성을 보여준다.

신체의 축삭 다발 재생 능력이 제한적이기 때문에 신경공학 과학자들은 손상 부위에 걸쳐 결합을 제공하면서 신경 조직 회복을 위한 최적의 형태학적, 화학적, 생물학적 신호를 제공할 수 있는 다양한 생체모방 전략을 개발한다. 신경 조직 공학은 세포 및 생체 활성 분자와 함께 외부 생체 재료 지지체를 통해 억제 환경을 극복하고 신경계를 성공적으로 복구하는 것을 지지한다. 이 아이디어는 이식형 장치 또는 생체 재료로 결정된 치수, 형태 및 특성을 가진 재료를 개발하는 것이다. 목표는 주변 조직에 통합되어 고유 세포에 침범되거나 대체될 수 있으며 손실된 기능을 회복할 수 있는 생체 적합성 구조를 얻는 것이다.[37] 생체 재료는 자연적 기원을 가지며 복원될 조직과 동일하거나 매우 유사한 특성을 가진다. 콜라겐, 젤라틴, 히알루론산, 알긴산염, 키토산 등이 있다.[37] 폴리카프로락톤, 폴리-L-젖산, 폴리-D, l-젖산-글리콜산, 전도성 고분자와 같은 합성 생체 재료는 신경 조직 복구에 흔한 접근 방식이지만, 특정 한계를 가지고 있다. 여기에는 생체 활성 감소가 포함되어 이식 후 거부 반응의 위험을 증가시킬 수 있다.[37]

이식
[편집]

자가조직 이식의 장점은 생체 재료에서 유래하여 생체 적합성 가능성이 높고 세포 부착 및 이동을 장려하는 신경에 구조적 지지대를 제공한다는 것이다.[29] 비자가 조직, 무세포 이식편 및 세포외 기질 기반 재료는 모두 신경재생을 위한 이상적인 스캐폴드를 제공할 수 있는 옵션이다. 일부는 동종 또는 이종 조직에서 유래하며 면역억제제와 결합해야 한다. 다른 것들은 소장 점막밑층 및 양막 조직 이식편을 포함한다. 합성 재료는 물리적 및 화학적 특성을 일반적으로 제어할 수 있기 때문에 매력적인 옵션이다. 합성 재료에서 남아있는 과제는 생체 적합성이다. 메틸셀룰로스 기반 구조는 이러한 목적을 위한 생체 적합성 옵션임이 입증되었다.[38] 악소젠은 인간 신경을 모방하는 세포 이식 기술인 AVANCE를 사용한다. 이는 말초 신경 손상 환자의 87%에서 의미 있는 회복을 달성하는 것으로 나타났다.[39]

신경 유도 채널
[편집]

신경 유도 채널, 신경 유도 도관은 더 큰 결함에 초점을 맞춘 혁신적인 전략으로, 싹트는 축삭의 성장을 유도하고 흉터 조직으로 인한 성장 억제를 줄이는 도관을 제공한다. 신경 유도 채널은 원하는 치수로 쉽게 도관 형태로 형성될 수 있어야 하고, 살균 가능하며, 찢어짐에 강하고, 다루고 봉합하기 쉬워야 한다.[29] 이상적으로는 신경 재생과 함께 시간이 지남에 따라 분해되어야 하고, 유연하고, 반투과성이며, 형태를 유지하고, 실제 신경과 유사한 부드러운 내벽을 가져야 한다.

생체 분자 치료법
[편집]

신경재생을 촉진하기 위해서는 고도로 통제된 전달 시스템이 필요하다. 신경영양인자는 발달, 생존, 돌기 성장 및 분지에 영향을 미칠 수 있다. 신경영양인자에는 신경 성장 인자(NGF), 뇌유래신경영양인자(BDNF), 신경영양인자-3(NT-3) 및 신경영양인자-4/5(NT-4/5)가 포함된다. 다른 인자로는 섬모신경영양인자(CNTF), 교세포 유래 신경영양인자(GDNF) 및 산성 및 염기성 섬유아세포 성장 인자(aFGF, bFGF)가 있으며, 이들은 다양한 신경 반응을 촉진한다.[29] 피브로넥틴은 쥐의 TBI 후 신경 재생을 지원하는 것으로 나타났다.[40] 다른 치료법들은 재생 관련 유전자(RAG), 신경세포 세포골격 성분 및 세포자멸사 방지 인자를 상향 조절하여 신경 재생을 연구하고 있다. RAG에는 GAP-43 및 Cap-23, 세포 접착 분자에는 L1 패밀리, NCAM 및 N-카데린이 포함된다. 또한 교성 반흔으로 인한 중추신경계(CNS)의 억제 생체분자를 차단할 가능성도 있다. 현재 연구 중인 일부 치료법으로는 콘드로이티나아제 ABC 치료 및 NgR, ADP-리보스 차단이 있다.[29]

전달 기술
[편집]

전달 장치는 생체 적합성이 있어야 하고 생체 내에서 안정적이어야 한다. 몇 가지 예로는 삼투압 펌프, 실리콘 저장소, 폴리머 매트릭스, 마이크로스피어가 있다. 유전자 치료 기술도 성장 인자의 장기 생산을 제공하기 위해 연구되었으며, 바이러스 또는 비바이러스 벡터(예: 리포플렉스)로 전달될 수 있다. 세포는 또한 세포외 기질 구성 요소, 신경영양 인자 및 세포 접착 분자를 위한 효과적인 전달 수단이다. 후각 수초세포(OEC)와 줄기세포뿐만 아니라 유전자 변형 세포도 신경 재생을 지원하기 위한 이식으로 사용되었다.[25][29][40]

첨단 치료법
[편집]

첨단 치료법은 복잡한 유도 채널과 여러 자극을 결합하며, 내부적으로 정렬된 섬유 또는 채널의 내부 매트릭스를 포함하는 신경 구조를 모방한 내부 구조에 중점을 둔다. 이러한 구조의 제작에는 자기 고분자 섬유 정렬, 사출 성형, 상 분리, 고체 자유형 제작, 잉크젯 고분자 인쇄 등 다양한 기술을 사용할 수 있다.[29]

신경 강화

[편집]

공학 기술을 이용한 인간 신경계의 증강, 즉 인체개조는 신경공학의 또 다른 가능한 적용 분야이다. 뇌심부자극술은 이미 신경계 질환 치료를 위해 현재 이 치료법을 사용하는 환자들이 기억력 회복을 향상시키는 것으로 나타났다. 뇌 자극 기술은 개인의 요청에 따라 감정과 성격을 조각하고 동기를 강화하며 억제를 줄이는 등의 기능을 할 수 있다고 가정된다. 이러한 종류의 인간 증강과 관련된 윤리적 문제는 이러한 연구가 발전함에 따라 신경공학자들이 다루어야 할 새로운 질문들이다.[26]

자연 신경 자극에 대한 연구는 이 주제에 대한 발전을 제안한다. 이 개념은 임신 중에 나타나는 자연 과정의 신경학적 치료에서의 모방을 의미한다. 자연 신경 자극의 개념은 라트비아 대학의 이고르 발 다니로프 교수와 그의 동료들이 처음 도입했으며, 그들은 모체와 태아 간의 물리적 상호작용 매개변수를 기반으로 조정된 전자기장 및 음향 파동과 인지 부하의 복합적인 영향이 치료 효과를 낸다는 증거를 제시했다.[16][41][42][43][44] 이 입장은 임신 중 아동의 적절한 신경계 발달이 모체와 태아 간의 물리적 상호작용에 의해 촉진되며, 모체의 심장이 중심적인 역할을 한다는 것을 시사한다. 실제로 태아의 환경에는 모체의 신체와의 물리화학적 상호작용과 태아의 청각 시스템에 도달할 수 있는 모체 환경의 소리가 모두 포함된다.[16] 자연 신경 자극 가설은 모체의 생리학적 과정과 그 생태가 태아의 건강한 신경계 발달에 근본적인 요인이라고 주장한다.[16] 가장 강력한 물리적 힘은 모체 심장의 저주파 펄스 전자기장과 복잡한 음향 파동이다. 모체 심장의 저주파 펄스 전자기장과 그 복잡한 음향 파동이 임신 중 태아의 균형 잡힌 신경계 발달에 기여한다는 점을 고려할 때, 이러한 자연력의 조정된 매개변수는 외부 요인으로서 성인의 손상된 신경계를 치료할 수 있다.[16]

같이 보기

[편집]

각주

[편집]
  1. ↑ Hetling, J R (2008년 9월 15일). 《Comment on 'What is Neural Engineering?'》. 《Journal of Neural Engineering》 5. 360–361쪽. doi:10.1088/1741-2560/5/3/N01. PMID 18756032. 
  2. ↑ Balas, Valentina Emilia; Solanki, Vijender Kumar; Kumar, Raghvendra; Khari, Manju 편집 (2020). 《Handbook of Data Science Approaches for Biomedical Engineering》. doi:10.1016/c2018-0-01797-1. ISBN 978-0-12-818318-2. 
  3. ↑ “Projects – Neuroengineering & Biomedical Instrumentation Lab” (미국 영어). 2025년 9월 26일에 확인함. 
  4. ↑ Jensen, Jack E.; Conn, Richard R.; Hazelrigg, Gary; Hewett, John E. (January 1985). 《The use of transcutaneous neural stimulation and isokinetic testing in arthroscopic knee surgery》. 《The American Journal of Sports Medicine》 13. 27–33쪽. doi:10.1177/036354658501300105. PMID 3872082. 
  5. ↑ Steavenson William Edward (1892). "Medical electricity". Philadelphia: P. Blakiston, Son & Company. pp. 86. Retrieved 2025-08-24 from https://archive.org/details/medicalelectric00steagoog/page/n107/mode/1up
  6. ↑ Piccolino, M. (1998년 7월 15일). 《Animal electricity and the birth of electrophysiology: the legacy of Luigi Galvani》. 《Brain Research Bulletin》 46. 381–407쪽. doi:10.1016/s0361-9230(98)00026-4. ISSN 0361-9230. PMID 9739001. 
  7. ↑ Finkelstein, Gabriel Ward (2013). 《Emil du Bois-Reymond: neuroscience, self, and society in nineteenth-century Germany》. Transformations. Cambridge (Mass.): MIT press. ISBN 978-0-262-01950-7. 
  8. ↑ Volta A. On the electricity excited by the mere contact of conducting substances of different kinds. Proceedings of the Royal Society. 1800;1:27-29
  9. ↑ Haas, L F (2003). 《Hans Berger (1873-1941), Richard Caton (1842-1926), and electroencephalography》. 《Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry》 74. 9쪽. doi:10.1136/jnnp.74.1.9. PMC 1738204. PMID 12486257. 
  10. ↑ İnce, Rümeysa; Adanır, Saliha Seda; Sevmez, Fatma (September 2021). 《The inventor of electroencephalography (EEG): Hans Berger (1873–1941)》. 《Child's Nervous System》 37. 2723–2724쪽. doi:10.1007/s00381-020-04564-z. PMID 32140776. 
  11. ↑ 《_11307》. 《_11307》. doi:10.5270/esa-6duwnee. 
  12. ↑ Engineering in Medicine and Biology Society; Institute of Electrical and Electronics Engineers; International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering; NER (2009년 1월 1일). 《4th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering, 2009: NER'09; Antalya, Turkey, 29 April - 2 May 2009》. IEEE. OCLC 837182279. 
  13. ↑ dziura (2023년 5월 10일). “Two Decades of Unleashing the Power of Neural Engineering and Brain Discovery” (미국 영어). 《IEEE EMBS》. 2024년 11월 17일에 확인함. 
  14. ↑ Val Danilov, I. (2023). "Shared Intentionality Before Birth: Emulating a Model of Mother-Fetus Communication for Developing Human-Machine Systems." In: Arai, K. (eds) Intelligent Systems and Applications. IntelliSys 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 824. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-47715-7_5 https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:share:7158125299849736192/
  15. ↑ 가 나 다 라 Val Danilov, Igor. (2024). "Child Cognitive Development with the Maternal Heartbeat: A Mother-Fetus Neurocognitive Model and Architecture for Bioengineering Systems." In International Conference on Digital Age & Technological Advances for Sustainable Development (pp. 216-223). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-75329-9_24
  16. ↑ 가 나 다 라 마 바 사 아 자 차 카 타 Val Danilov, Igor (2024년 11월 29일). 《The Origin of Natural Neurostimulation: A Narrative Review of Noninvasive Brain Stimulation Techniques》. 《OBM Neurobiology》 08. 1–23쪽. doi:10.21926/obm.neurobiol.2404260.  This article incorporates text from this source, which is available under the CC BY 4.0 license.
  17. ↑ 가 나 다 He, Bin (2005). 《Neural engineering》 1판 (영어). Bioelectric Engineering. New York: Kluwer Academic/Plenum. doi:10.1007/b112182. ISBN 978-0-306-48610-4. 
  18. ↑ Buzsáki G, Vöröslakos M. (2023). "Brain rhythms have come of age". Neuron. 2023; 111: 922-926.
  19. ↑ Babb, Tony G.; Wyrick, Brenda L.; DeLorey, Darren S.; Chase, Paul J.; Feng, Mabel Y. (October 2008). 《Fat Distribution and End-Expiratory Lung Volume in Lean and Obese Men and Women》. 《Chest》 134. 704–711쪽. doi:10.1378/chest.07-1728. PMID 18641101. 
  20. ↑ 가 나 Eliasmith, Chris; Anderson, Charles H. (2004). 《Neural engineering: computational, representation, and dynamics in neurobiological systems》 1. MIT Press paperback판. Cambridge, Mass.: MIT Press. 356쪽. ISBN 978-0-262-55060-4. 
  21. ↑ Guo, L. (2022). Principles of electrical neural interfacing: A quantitative approach to cellular recording and stimulation. Springer.
  22. ↑ 가 나 Edwards, Donald H. (2010). 《Neuromechanical simulation》. 《Frontiers in Behavioral Neuroscience》 4. doi:10.3389/fnbeh.2010.00040. PMC 2914529. PMID 20700384. 
  23. ↑ LaPlaca, Michelle C.; Prado, Gustavo R. (January 2010). 《Neural mechanobiology and neuronal vulnerability to traumatic loading》. 《Journal of Biomechanics》 43. 71–78쪽. doi:10.1016/j.jbiomech.2009.09.011. PMID 19811784. 
  24. ↑ Nishikawa, K.; Biewener, A. A.; Aerts, P.; Ahn, A. N.; Chiel, H. J.; Daley, M. A.; Daniel, T. L.; Full, R. J.; Hale, M. E.; Hedrick, T. L.; Lappin, A. K.; Nichols, T. R.; Quinn, R. D.; Satterlie, R. A.; Szymik, B. (2007년 5월 10일). 《Neuromechanics: an integrative approach for understanding motor control》. 《Integrative and Comparative Biology》 47. 16–54쪽. doi:10.1093/icb/icm024. PMID 21672819. 
  25. ↑ 가 나 다 LaPlaca, Michelle C.; Cullen, D.Kacy; McLoughlin, Justin J.; Cargill, Robert S. (May 2005). 《High rate shear strain of three-dimensional neural cell cultures: a new in vitro traumatic brain injury model》. 《Journal of Biomechanics》 38. 1093–1105쪽. doi:10.1016/j.jbiomech.2004.05.032. PMID 15797591. 
  26. ↑ 가 나 다 라 마 바 사 Potter S. 2012. NeuroEngineering: Neuroscience - Applied. In TEDxGeorgiaTech: TEDx 비디오 - 유튜브
  27. ↑ Sofatzis, Tia (2016년 12월 12일). “About Neuromodulation”. 《Home》. 2017년 6월 9일에 확인함. 
  28. ↑ Love-Jones, Sarah (2021년 4월 2일). 《Neuromodulation》. 《British Journal of Hospital Medicine》 82. 1–6쪽. doi:10.12968/hmed.2020.0709. ISSN 1750-8460. PMID 33914638. 
  29. ↑ 가 나 다 라 마 바 사 아 자 Schmidt, Christine E.; Leach, Jennie Baier (August 2003). 《Neural Tissue Engineering: Strategies for Repair and Regeneration》. 《Annual Review of Biomedical Engineering》 5. 293–347쪽. doi:10.1146/annurev.bioeng.5.011303.120731. PMID 14527315. 
  30. ↑ Chen, Pu; Luo, Zhengyuan; Güven, Sinan; Tasoglu, Savas; Ganesan, Adarsh Venkataraman; Weng, Andrew; Demirci, Utkan (2014년 6월 23일). 《Microscale Assembly Directed by Liquid-Based Template》. 《Advanced Materials》 26. 5936–5941쪽. Bibcode:2014AdM....26.5936C. doi:10.1002/adma.201402079. ISSN 0935-9648. PMC 4159433. PMID 24956442. 
  31. ↑ Boufidis, Dimitris; Garg, Raghav; Angelopoulos, Eugenia; Cullen, D. Kacy; Vitale, Flavia (2025년 2월 21일). 《Bio-inspired electronics: Soft, biohybrid, and "living" neural interfaces》 (영어). 《Nature Communications》 16. 1861쪽. Bibcode:2025NatCo..16.1861B. doi:10.1038/s41467-025-57016-0. ISSN 2041-1723. PMC 11845577 |pmc= 값 확인 필요 (도움말). PMID 39984447. 
  32. ↑ Schulte, Jennifer; Ashouri, Danesh; Stieglitz, Thomas (2024). 《The Longevity of Neural Interfaces—Mechanical Oscillation of Thin Film Metal-Based Neural Electrodes Determine Stability During Electrical Stimulation》 (영어). 《Advanced Functional Materials》 34. doi:10.1002/adfm.202310130. ISSN 1616-3028. 
  33. ↑ Gao, Xiaorong; Wang, Yijun; Chen, Xiaogang; Gao, Shangkai (2021년 8월 1일). 《Interface, interaction, and intelligence in generalized brain–computer interfaces》 (영어). 《Trends in Cognitive Sciences》 25. 671–684쪽. doi:10.1016/j.tics.2021.04.003. ISSN 1364-6613. PMID 34116918. 
  34. ↑ Livanis, Efstratios; Voultsos, Polychronis; Vadikolias, Konstantinos; Pantazakos, Panagiotis; Tsaroucha, Alexandra (2024년 4월 14일). 《Understanding the Ethical Issues of Brain-Computer Interfaces (BCIs): A Blessing or the Beginning of a Dystopian Future?》 (영어). 《Cureus》 16. doi:10.7759/cureus.58243. ISSN 2168-8184. PMC 11091939 |pmc= 값 확인 필요 (도움말). PMID 38745805. 
  35. ↑ Lucas, Timothy H.; Liu, Xilin; Zhang, Milin; Sritharan, Sri; Planell-Mendez, Ivette; Ghenbot, Yohannes; Torres-Maldonado, Solymar; Brandon, Cameron; Van der Spiegel, Jan; Richardson, Andrew G. (2017년 9월 1일). 《Strategies for Autonomous Sensor–Brain Interfaces for Closed-Loop Sensory Reanimation of Paralyzed Limbs》 (영어). 《Neurosurgery》 64. 11–20쪽. doi:10.1093/neuros/nyx367. ISSN 0148-396X. PMC 6937092. PMID 28899065. 
  36. ↑ Krichmar, Jeff (2008년 3월 31일). 《Neurorobotics》. 《Scholarpedia》 3. 1365쪽. Bibcode:2008SchpJ...3.1365K. doi:10.4249/scholarpedia.1365. ISSN 1941-6016. 
  37. ↑ 가 나 다 라 마 Doblado, Laura Rodríguez; Martínez-Ramos, Cristina; Pradas, Manuel Monleón (2021년 4월 26일). 《Biomaterials for Neural Tissue Engineering》 (영어). 《Frontiers in Nanotechnology》 3. doi:10.3389/fnano.2021.643507. hdl:10234/198765. ISSN 2673-3013.   This article incorporates text from this source, which is available under the CC BY 4.0 license.
  38. ↑ Tate, M (May 2001). 《Biocompatibility of methylcellulose-based constructs designed for intracerebral gelation following experimental traumatic brain injury》. 《Biomaterials》 22. 1113–1123쪽. doi:10.1016/s0142-9612(00)00348-3. PMID 11352091. 
  39. ↑ “Avance Nerve Graft Clinical Results Published.”. 《Free Online Library》. 2015년 1월 1일. 2017년 6월 9일에 확인함. 
  40. ↑ 가 나 Tate, Matthew C.; Shear, Deborah A.; Hoffman, Stuart W.; Stein, Donald G.; Archer, David R.; Laplaca, Michelle C. (April 2002). 《Fibronectin Promotes Survival and Migration of Primary Neural Stem Cells Transplanted into the Traumatically Injured Mouse Brain》. 《Cell Transplantation》 11. 283–295쪽. doi:10.3727/096020198389933. PMID 12075994. 
  41. ↑ Val Danilov, Igor; Medne, Dace; Mihailova, Sandra (2025년 7월 3일). 《Natural Neurostimulation for Chronic Pain Management: A Case Series of 3 Patients with Dysmenorrhea and Menstrual Migraine》. 《OBM Neurobiology》 09. 1–11쪽. doi:10.21926/obm.neurobiol.2503290. 
  42. ↑ Val Danilov, Igor; Medne, Dace; Mihailova, Sandra (January 2025). 《Modulating neuroplasticity with acoustic photonic intellectual neurostimulation (APIN): a case study on neurodegenerative disorder》. 《Brain Stimulation》 18. 561쪽. doi:10.1016/j.brs.2024.12.1005. 
  43. ↑ Mihailova, Sandra; Medne, Dace; Val Danilov, Igor (January 2025). 《Acoustic photonic intellectual neurostimulation (APIN) in dysmenorrhea management: a case study on an adolescent》. 《Brain Stimulation》 18. 510쪽. doi:10.1016/j.brs.2024.12.860. 
  44. ↑ Medne, Dace; Val Danilov, Igor; Mihailova, Sandra (January 2025). 《The effect of acoustic and photonic intervention combined with mental load on chronic headaches: a case study》. 《Brain Stimulation》 18. 542–543쪽. doi:10.1016/j.brs.2024.12.955. 
  • Cullen, DK; Pfister, B (2011). 《State of the art and future challenges in neural engineering: neural interfaces: foreword / editors' commentary (volume 1)》. 《Crit Rev Biomed Eng》 39. 1–3쪽. doi:10.1615/critrevbiomedeng.v39.i1.10. PMID 21488811. 
  • Cullen, DK; Wolf, JA; Vernekar, VN; Vukasinovic, J; LaPlaca, MC (2011). 《Neural tissue engineering and biohybridized microsystems for neurobiological investigation in vitro (Part 1)》. 《Crit Rev Biomed Eng》 39. 201–40쪽. doi:10.1615/critrevbiomedeng.v39.i3.30. PMID 21967303. 
  • Durand, DM (2007). 《Neural engineering—a new discipline for analyzing and interacting with the nervous system》. 《Methods Inf Med》 46. 142–6쪽. doi:10.1055/s-0038-1625395. PMID 17347744. S2CID 19213196. 
  • Irons, Hillary R; Cullen, D Kacy; Shapiro, Nicholas P; Lambert, Nevin A; Lee, Robert H; LaPlaca, Michelle C (2008년 8월 28일). 《Three-dimensional neural constructs: a novel platform for neurophysiological investigation》. 《Journal of Neural Engineering》 5. 333–341쪽. Bibcode:2008JNEng...5..333I. doi:10.1088/1741-2560/5/3/006. ISSN 1741-2560. PMID 18756031. S2CID 17476077. 
  • Serruya, Mijail D.; Lega, Bradley C.; Zaghloul, Kareem (2011). 《Brain-Machine Interfaces: Electrophysiological Challenges and Limitations》. 《Critical Reviews in Biomedical Engineering》 39. 5–28쪽. doi:10.1615/critrevbiomedeng.v39.i1.20. ISSN 0278-940X. PMID 21488812. S2CID 5712065. 
  • DiLorenzo, Daniel (2008). 《Neuroengineering》 (네덜란드어). Boca Raton: CRC Press. ISBN 978-0-8493-8174-4. 
  • Operative Neuromodulation: Volume 1: Functional Neuroprosthetic Surgery. An Introduction (2007) ISBN 978-3-211-33078-4
  • Deep Brain Stimulation for Parkinson's Disease (2007) ISBN 978-0-8493-7019-9
  • Handbook of Stereotactic and Functional Neurosurgery (2003) ISBN 978-0-8247-0720-0
  • Neural Prostheses: Fundamental Studies (1990) ISBN 978-0-13-615444-0
  • IEEE Handbook of Neural Engineering (2007) ISBN 978-0-470-05669-1
  • Foundations on Cellular Neurophysiology (1995) ISBN 978-0-262-10053-3
  • Taylor, P. N.; Thomas, J.; Sinha, N.; Dauwels, J.; Kaiser, M.; Thesen, T.; Ruths, J. (2015). 《Optimal control based seizure abatement using patient derived connectivity》. 《Frontiers in Neuroscience》 9. 202쪽. doi:10.3389/fnins.2015.00202. PMC 4453481. PMID 26089775. 

외부 링크

[편집]
위키미디어 공용에 신경공학 주제와 관련된 미디어 분류가 있습니다.
원본 주소 "https://ko.wikipedia.org/w/index.php?title=신경공학&oldid=40887618"