배터리나 연결 선 없이 패치처럼 부착하여 만성 통증을 관리하는 획기적인 패치형 자극기가 개발되어 의료계의 주목을 받고 있다. 이 기술은 침습적인 수술과 배터리 및 연결 선으로 인한 감염 문제 등을 한 번에 해결함으로써, 통증 관리의 새로운 지평을 열었다는 평가를 받고 있다.

현지 시각으로 6월 25일, 국제 학술지 **네이쳐(Nature Electronics)**에는 만성 통증 관리를 위한 초소형 웨어러블 전기 자극기 개발 연구 결과가 공개되었다(DOI: 10.1038/s41928-025-01374-6). 만성 통증은 미국에서만 5,100만 명의 환자가 있을 정도로 유병률이 높은 질환이며, 대다수의 환자들이 마약성 진통제(오피오이드) 계열 약물에 의존하여 중독 위험 및 심각한 부작용에 노출되어 왔다.

이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 것이 **경피적 전기 자극기(TENS)**지만, 기기 삽입을 위한 침습적 행위와 배터리 및 전선으로 인한 감염 등의 부작용, 그리고 잦은 배터리 교체를 위한 반복적인 침습 행위가 한계로 지적되어 왔다.

남부 캘리포니아대 알프레드 E. 만(Alfred E. Mann) 교수가 이끄는 연구진은 이러한 한계를 극복하고자 **초음파 유도 무선 이식형 자극기(UIWI)**라는 새로운 모델을 개발하고 검증에 성공했다. 이 기기의 핵심은 바로 무선 전원 공급이다. 과거 TENS 기기의 크기와 배터리 직접 연결 문제가 있었던 점을 개선하여, 부피가 큰 배터리와 복잡한 유선 인터페이스를 모두 제거하고 외부 웨어러블 초음파 송신기(WUT)로부터 전원을 공급받도록 설계되었다.

특히 이 자극기는 유입되는 초음파 에너지를 자극에 필요한 전력으로 변환하는 고효율 소재인 티탄산 지르콘산납(PZT)으로 제작된 소형 압전 소자라는 점이 차별화된다. 이는 신체의 움직임에 따라 유연하게 휘어지므로 다양한 위치에 부착이 가능하며, 착용 편의성을 크게 높였다.

무엇보다 중요한 것은 성능이 과거 TENS 기기에 비해 떨어지지 않는다는 점이다. 더욱이 환자의 통증 수준을 반영하는 뇌파(EEG) 신호를 실시간으로 모니터링하는 인공지능(AI)이 탑재되어 더욱 섬세한 자극이 가능하다. ResNet-18이라는 신경망 기반의 정교한 머신러닝 모델은 뇌 신호를 분석하여 통증을 경미한 통증, 중간 정도의 통증, 극심한 통증의 세 가지 수준으로 분류하고, 이에 맞춰 전기 자극을 시행한다. 검증 연구에서 이 AI 알고리즘은 통증 상태를 구분하는 데 94.8%의 정확도를 기록했으며, 기계적 자극(핀 찌르기 등)과 급성 열 자극(적외선 열)으로 인한 만성 신경병적 통증을 성공적으로 완화하는 효과를 입증했다.

알프레드 만 교수는 "이번 개발을 통해 과거 경피적 전기 자극기의 성능을 그대로 유지하면서도 기기의 한계였던 배터리 및 침습 문제를 모두 해결했다"며, "특히 유연한 설계와 정교한 인공지능 설계로 인해 개인의 특성에 따른 맞춤 치료가 가능해졌다"고 밝혔다. 이 혁신적인 패치형 자극기는 만성 통증으로 고통받는 수많은 환자들에게 새로운 희망을 제시할 것으로 기대된다.