통증에 따른 뇌 네트워크 변화 패턴 모델링
뇌영상을 통한 개인의 통증 진단 및 변화 예측 가능

왼쪽부터 우충완(교신저자), 이재중(제1저자, 박사과정), 이성우(공저자, 박사과정), 이동희(공저자, 석사과정). <사진제공=성균관대학교>
▲ 왼쪽부터 우충완(교신저자), 이재중(제1저자, 박사과정), 이성우(공저자, 박사과정), 이동희(공저자, 석사과정). <사진제공=성균관대학교>

 

성균관대(총장 신동렬) 우충완 교수 연구팀은 최근 기능자기공명영상(fMRI)을 이용한 실험을 통해 통증을 계속해서 경험할 때 일어나는 뇌기능 네트워크의 변화를 규명했다.

통증은 보통 유해 자극에 대한 반응에서 기인하지만, 최종적으로 경험하는 통증은 단순한 감각을 넘어서 감정, 기억, 생각, 신념과 같은 다양한 요소의 영향을 받는다. 특히 오래 지속되는 통증에서는 이러한 요소들의 복잡한 상호작용이 증상의 발현 및 악화와 완화에 더 중요해진다. 하지만 이러한 변화가 실제 인간의 뇌에서 어떻게 일어나는지는 현재까지 명확히 알려진 바가 없었다.

성균관대 우충완 교수 연구팀은 통증을 느끼는 동안 나타나는 뇌의 변화를 확인하기 위해 기능자기공명영상(fMRI) 실험을 진행했다. 통증을 안전하면서도 효과적으로 유발하기 위해 연구팀은 소량의 캡사이신을 혀에 발라 20분가량 지속되는 통증을 유발했다. 이어 피험자가 입안에서 통증을 느끼는 동안의 뇌 기능적 네트워크의 변화 패턴을 그래프 이론을 통해 확인했다.

참가자들이 지속적 통증을 느끼는 동안, 초반에는 통증의 감각 정보 처리와 관련돼 있다고 알려진 체성감각 뇌 네트워크가 다른 뇌 영역들과 광범위하게 연결되는 특징을 보이다가, 시간이 지나면서는 오히려 소뇌 및 다른 뇌 영역들 간의 연결이 증대됐다. 이러한 패턴을 학습한 기계학습 모델은 지속적 통증의 유무를 비교적 정확하게 판별할 수 있었을 뿐만 아니라 통증의 세기 또한 성공적으로 예측했다.

이번 연구를 이끈 우충완 교수는 본 연구에 대해 “통증 경험이 자극에 대한 수동적인 반응이 아니라 뇌의 적극적이고도 역동적인 대처 과정이라는 가설을 지지하는 증거”라며 “향후 만성 통증을 이해하는 데 중요한 단서를 제공할 것으로 기대한다”고 말했다.

한편, 이번 연구는 이라이프(eLife, IF 8.71)에 9월 29일 게재됐다.

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