[참관기] 어디까지 절제해야 할까? 빛으로 확인하는 수술의 경계 – 강병재

UC Davis 생체광학 심포지엄에서 본 형광 영상과 수술 로봇, 그리고 수의외과에 남은 질문 : 강병재 | 서울대학교 수의과대학 교수·UC Davis 수의과대학 방문연구자

종양을 절제하려는데 바로 옆으로 가느다란 신경이 지나간다. 종양을 더 제거하려다 신경을 손상시킬 수 있고, 신경을 보존하려다 종양을 남길 수도 있다. 이때 지켜야 할 신경이 수술 화면에서 빛으로 드러난다면 어떨까?

지난 11월 5일, 미국 캘리포니아주 새크라멘토의 애기 스퀘어(Aggie Square)에서 열린 UC Davis 생체광학 심포지엄에서 이 질문을 다룬 발표를 들었다. 연구년을 맞아 UC Davis 수의과대학에서 소동물 신경외과를 연구하는 내게도 익숙한 고민이었다. 개의 뇌종양을 절제할 때나 척추 내시경으로 좁은 수술 부위를 들여다볼 때, 눈앞의 조직이 무엇인지 판단하기 어려운 순간이 있기 때문이다.

UC Davis의 중재 생체광학기술센터(NCIBT)가 처음 마련한 이 심포지엄은 11월 5~6일 이틀간 열렸다. 발표와 포스터를 보며 관심이 간 것은 빛으로 얻은 정보가 수술 중 어느 순간에 도움이 되는가였다. 조직에 빛을 비추고 돌아오는 신호를 분석하면, 눈으로 구분하기 어려운 조직의 특성을 살필 수 있다.

지켜야 할 신경과 남아 있는 종양을 찾는 법

오리건보건과학대의 서머 깁스(Summer Gibbs) 연구팀은 신경을 형광으로 표시하는 물질을 개발하고 있다. 근적외선 카메라로 형광 신호를 포착하면 일반 수술 조명에서 주변 조직과 구분하기 어려운 신경의 위치를 화면에서 확인할 수 있다. 개를 대상으로 한 전임상 연구에서는 전립선 주변에서 형광을 띤 구조가 신경임을 조직검사로 확인했다. 다른 후보 물질을 사용한 사람 대상 초기 임상 연구도 소개됐다. 이 기술이 실제로 수술 중 신경 손상을 줄이고 수술 후 신경 기능을 보존하는 데 도움이 되는지는 더 확인해야 한다.

UC Davis 연구팀은 같은 빛을 다른 질문에 활용했다. 뇌종양을 절제한 뒤, 절제면에 종양이 남아 있는지 살피는 연구였다. 점심시간에 본 포스터에는 연구팀이 절제면을 따라 측정한 지점들이 초록색과 보라색으로 표시돼 있었다. 이때 사용한 형광수명영상(FLIm)은 빛을 비춘 조직에서 나오는 형광이 얼마나 빠르게 약해지는지를 측정하는 기술이다. 조직의 생화학적 특성에 따라 이 속도가 달라진다는 점을 이용해, 측정한 부위가 종양 조직일 가능성을 추정한다.

연구팀은 환자 9명의 수술에서 이 분류 방법을 시험했다. 측정 위치를 수술 전 MRI와 맞춰 수술 영상에 표시한 사례도 제시했다. 화면의 색은 형광 신호를 분석한 결과이며, 그 판단이 맞았는지는 조직검사 결과와 비교해 확인했다. 수술 중 뇌가 이동하거나 변형되면 수술 전 MRI에서 보던 위치와 실제 위치가 달라질 수 있다. 따라서 조직을 얼마나 잘 구분하는지와 분류 결과가 실제 수술 부위에 얼마나 정확히 표시되는지를 함께 검증해야 한다.

좁은 수술 부위에서 기구를 움직이고 확인하는 법

오전 기조강연에서 임페리얼칼리지런던의 페르디난도 로드리게스 이 바에나(Ferdinando Rodriguez y Baena)는 체내에서 끝의 방향을 바꿀 수 있는 가느다란 카테터를 소개했다. 오후에는 밴더빌트대의 로버트 웹스터(Robert Webster)가 수술 로봇 ‘비르투오소(Virtuoso)’를 선보였다. 미리 구부려 놓은 가느다란 관을 여러 겹 끼워 넣은 구조다. 관을 각각 돌리거나 앞뒤로 움직이면 좁은 통로 안에서도 기구 끝의 방향을 조절할 수 있다.

웹스터는 기관 스텐트를 고정하는 봉합 동작을 로봇으로 자동화한 연구도 소개했다. 연구 환경에서 특정 동작을 구현한 사례였다. 소동물 척추 내시경 수술을 연구하는 내게는 기구가 얼마나 좁은 곳까지 들어갈 수 있는지와 함께, 술자가 기구 끝이 어느 구조물에 닿는지 어떻게 확인할 수 있을지가 관심사였다.

UC Davis의 브래들리 스트롱(E. Bradley Strong)은 두개악안면 수술에서 수술 전 영상으로 계획을 세우고, 수술 중에는 증강현실로 뼈의 윤곽과 기구 끝에서 주요 해부학적 구조물까지의 거리를 술자의 시야에 표시했다. 수술 중 영상이나 내비게이션을 이용해 실제 수술 결과가 계획과 일치하는지도 확인했다. 환자 맞춤형 3D 프린팅 수술 가이드를 사용해 온 나로서는 이 마지막 단계가 특히 인상적이었다. 계획과 실제 결과를 비교해야 오차가 어디에서 생겼는지 살피고, 다음 수술의 계획이나 가이드 설계에 반영할 수 있기 때문이다.

동물 수술에 적용한다면

오후에는 환자의 영상과 진료기록으로 가상 환자 모델을 만들고, 질병의 경과나 치료 반응을 모의실험하는 ‘디지털 트윈’ 연구도 소개됐다. MIT의 콜린 스털츠(Collin Stultz)는 심혈관질환 위험을 평가하는 연구를, UC Davis의 콜린 클랜시(Colleen Clancy)는 항암제의 심장독성을 예측하는 연구를 발표했다. 수술 중 영상이 당장의 판단을 돕는다면, 이 연구들은 환자 자료를 바탕으로 이후의 경과를 내다보려는 시도였다.

산업계 패널에서는 병원이 새 장비를 도입하려면 어떤 근거가 필요한지, 기존 장비와 함께 사용할 수 있는지, 수술팀이 장비 사용법을 익히는 데 얼마나 걸리는지까지 논의했다. 이어진 연구비 지원기관 패널에서도 장비를 어디에 어떻게 쓸지, 어떤 성능을 입증할지부터 정해야 한다는 점이 강조됐다. 오전 영상 유도 수술 패널에 UC Davis 수의과대학의 스테퍼니 골드슈미트(Stephanie Goldschmidt)가 참여한 것도 반가웠다. 의학과 수의학에서 마주치는 수술 현장의 문제를 한자리에서 이야기할 수 있었기 때문이다.

수의외과에 적용한다면, 우선 수술 중 마주치는 질문 하나에서 시작해 보고 싶다. 개의 뇌종양 수술에서 형광 신호를 참고하면 추가로 절제할 부위를 더 잘 고를 수 있을까? 척추 내시경 수술에서 기구 끝과 신경 구조물의 위치를 함께 보여주면, 좁은 시야에서도 술자가 두 구조의 관계를 더 정확히 파악할 수 있을까? 사람에서 얻은 결과를 동물에 적용하려면 종과 수술 부위가 달라져도 신호를 같은 방식으로 해석할 수 있는지부터 확인해야 한다.

심포지엄을 마치고 돌아오는 길에, 종양 바로 옆으로 가느다란 신경이 지나가는 수술 장면을 다시 떠올렸다. 조금 더 절제할지, 여기서 멈출지 망설이는 순간에 수의외과의인 내가 알고 싶은 것은 분명하다. 눈앞의 조직에 종양이 남아 있는지, 그리고 그 곁의 정상 신경을 안전하게 지킬 수 있는지다. 언젠가 개의 뇌종양 수술이나 척수 종양 수술에서도 빛이 그 판단에 보탬이 된다면, 내가 가장 반가워할 장면은 신경 조직이 빛나는 순간보다 그 빛을 보고 정상 조직을 남겨두는 순간일 것이다.