▲ 아론 베커 교수

심장 수술을 위해 흉골을 절개하거나 복부 종양을 검사하기 위해 큰 절개를 하는 침윤성 외과 기술(Invasive surgical techniques)의 경우 효과적으로 질환을 치료할 수 있지만 종종 심각한 합병증을 유발하고 환자의 치유 속도를 느리게 한다는 단점이 있다.

‘사이언스데일리’는 휴스턴대학과 휴스턴감리교병원에서 자기공명영상(MRI) 스캐너 힘을 이용해 수술에 활용할 수 있는 밀리미터 크기 로봇 기술을 연구하고 있다고 보도했다. 로봇 제어 알고리즘, 이미지 기술, 초고속 연산기법과 인간-기계 이머전 방법 등이 연구 대상이다. 이 경우 미세한 수십 혹은 수 천 대의 미니로봇을 이용해 신체의 정맥시스템을 탐색하도록 하고 투약 및 자가조립 수술도구 역할을 함으로써 대규모 절개없이도 외과적인 처치가 가능해진다.

휴스턴대학의 전기및컴퓨터공학 교수인 아론 베커(Aaron Becker)는 "우리는 공상 과학소설에서 과학적 타당성으로 이동하기를 원한다"고 말한다. 그는 이 연구의 테스트용 시제품 개발을 위해 미국 국가과학재단(NSF)으로부터 시너지상(Synergy Award)과 60만 8000달러의 연구비를 획득했다. MRI 및 연산 기법 전문가인 휴스턴대학의 컴퓨터과학 교수 니콜라스 세코스(Nikolaos Tsekos), 휴스턴감리교병원의 심혈관 MRI 전문의 디판 J. 샤(Dipan J. Shah) 등 두 명의 전문가도 이 까다롭고 어려운 연구과제에 합류한다.

MRI는 전통적으로 비침습적인 진단에 사용돼 왔지만 차기 도전은 비침습적인 치료와 최소 침습적 치료를 함께 제공하는 기법으로 활용하는 것이다. 초소형 로봇 개발 및 제어 작업은 베커가 이전에 수행했던 연구의 일부분으로 NSF 커리어(CAREER) 상을 통해 자금을 지원받아 이론 타당성을 입증한 바 있다. 이번에 받는 보조금은 NSF의 CPS(Cyber-Physical Systems) 프로그램에 의한 것으로 동물 실험에 적합한 시제품 제작에 투입된다. MRI 제어 및 연산 기법 역시 세코스와 샤가 이전에 CPS 어워드로 수행한 이미지 유도 로봇 수술을 기반으로 하고 있다.

현재 모델은 2cm 정도의 로봇이다. 베커는 향후 0.5mm에서 2mm 범위의 로봇 개발을 목표로 하고 있다. 인간 머리카락의 평균 직경이 0.08mm임을 감안하면 초소형 로봇이다. MRI는 신체의 혈관을 통해 로봇을 조종하기에 충분한 자기력을 제공하지만 종양이나 다른 조직에는 침투할 수 없다. 따라서 이를 해결하기 위해 MRI 스캐너에 의해 구동되는 두 가지 설계를 모색했다. 하나는 기계적 공진의 원리에 기반한 것이며, 두번째는 자기 조립 수술 도구인 가우스건(Gauss gun) 이후에 모델화된 설계이다.

핵심 문제는 실시간 제어이다. 혈관이 몸속을 돌아다니며 움직이기 때문에 해부적으로도, 로봇 제어에서도 두 가지 모두 제대로 작동해야 한다는 것이 베커의 설명이다. 현재 가장 빠른 MRI 스캔조차도 이같은 제어를 하기에는 너무 느리고 정보가 이용되기까지 시간이 걸린다. 이러한 시스템을 개발하는 것은 MRI 스캐너가 초소형 로봇 감지와 제어를 완벽하게 해내고 전 과정에서 의사소통을 확실하게 해내야 하는 종합적인 작업이다. 궁극적인 목표는 MRI 파워를 활용해 많은 수의 로봇을 신체 전반적으로 제어하는 것이다. 어떤 로봇은 단일 병변을 표적 삼아 화학 요법 혹은 다른 개입을 할 수 있지만 가령 이는 말기 암에 대해서는 실용적이지 않다. 베커는 "미세 수술을 전문적으로 수행할 수 있는 외과 로봇을 수십개 제공하는 것이 개발의 목표"라고 말한다.