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[사이테크+] "무릎 위 절단 환자, 자연스럽게 걷게하는 생체공학 의족 개발"

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[사이테크+] "무릎 위 절단 환자, 자연스럽게 걷게하는 생체공학 의족 개발"

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    [사이테크+] "무릎 위 절단 환자, 자연스럽게 걷게하는 생체공학 의족 개발"
    美 연구팀 "뼈·근육신경에 의족 통합…더 쉽게 움직이고 자기 몸처럼 느껴"

    (서울=연합뉴스) 이주영 기자 = 무릎 위를 절단한 환자의 근육과 뼈조직에 직접 연결해 사용자가 움직임을 더 정밀하게 조절하면서 기존 의족보다 더 빠르게 걷고 계단을 오르며 장애물도 피할 수 있게 돕는 새로운 생체공학 의족이 개발됐다.




    미국 매사추세츠공대(MIT) 휴 허(Hugh Herr) 교수팀은 11일 과학 저널 사이언스(Science)에서 무릎 위 절단 부위의 뼈조직과 신경에 연결한 생체공학 의족으로 자연스러운 다리 움직임을 회복시킬 수 있음을 확인했다고 밝혔다.
    허 교수는 "뼈에 고정되고 자기 신경계로 직접 제어하는 조직통합형 의족은 단순히 생명 없는 분리된 장치가 아니라 인간 생리에 정교하게 통합된 시스템으로 더 높은 수준의 체화감을 준다"며 "이는 단순히 사람이 사용하는 도구가 아니라 환자 몸의 일부가 된 것"이라고 말했다.
    연구팀은 지난 수년간 절단 후 남은 근육에서 신경 정보를 추출하고 이를 이용해 움직임을 제어하는 새로운 의족을 개발해 왔다. 지난해에는 무릎 아래 절단 환자에게 이를 적용, 기존 의족보다 더 빠르게 걷고 장애물을 더 자연스럽게 피할 수 있다는 것을 보여준 바 있다.
    전통적인 절단 수술에서는 보통 번갈아 가며 늘어나고 수축하는 근육 쌍이 절단되는데, 이로 인해 근육 간의 정상적인 작용근-길항근(agonist-antagonist) 관계가 무너지면서 신경계는 근육의 위치는 수축 속도를 인식하기 어려워진다.
    연구팀은 이 연구에서 작용근-길항근 근신경 인터페이스(Agonist-Antagonist Myoneural Interface, AMI)라는 새로운 수술법을 개발, 수술 중에 근육 쌍을 다시 연결해 남아 있는 절단 부위에서 상호 작용할 수 있게 했다.
    또 절단 부위에 남은 대퇴골에 티타늄 막대를 삽입, 기계적 제어를 더 쉽게 하고 큰 하중도 견딜 수 있게 했으며, 내부에는 몸속 AMI 근육에 부착된 전극에서 정보를 수집하는 와이어 16개를 내장, 근육 신호를 더 정확하게 전달하게 했다.
    이 뼈 통합시스템(e-OPRA)은 로봇 제어기로 AMI 신호를 전송하며, 제어기는 전달된 정보를 사용해 환자가 원하는 방식으로 의족을 움직이는 데 필요한 토크(회전력)를 계산한다.


    연구팀은 두 명의 참가자에게 AMI와 e-OPRA를 결합한 골통합 기계신경 의족(OPM) 시스템을 적용한 다음, AMI 수술만 받은 8명 및 AMI와 e-OPRA를 적용받지 않은 7명과 무릎 굽히기, 계단 오르기, 장애물 넘기 등 과제 수행 능력을 비교했다.
    그 결과 대부분 과제에서 OPM 시스템을 적용받은 참가자들이 AMI만 받은 참가자들보다 더 우수한 성과를 보였고, 전통적인 의족 사용자보다는 각 과제 수행 능력이 훨씬 뛰어난 것으로 나타났다.
    특히 참가자들에게 의족이 얼마나 자기 몸의 일부처럼 느껴졌는지 평가하는 조사를 한 결과, 시간이 지남에 따라 OPM 사용자들이 다른 참가자들보다 행위 주체성과 신체 소유감이 훨씬 더 크게 증가한 것으로 나타났다.
    허 교수는 "아무리 정교한 인공지능 시스템을 갖춘 로봇 의족이라도 사용자는 그것을 외부 장치, 즉 도구처럼 느끼게 된다"며 "하지만 생체공학 의족을 신체 조직에 통합하는 방식에서는 사용자가 의족을 진짜 자기 몸 일부라고 느낄 가능성이 훨씬 커진다"고 말했다.

    ◆ 출처 : Science, Hugh Herr et al., 'Tissue-integrated bionic knee restores versatile legged movement after amputation', http://dx.doi.org/10.1126/science.adv3223
    scitech@yna.co.kr
    (끝)


    <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지>



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