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fMRI 데이터 기반 반추 예측 모델 개발

기계학습을 이용, 휴지 상태의 뇌영상을 통한 반추 예측 모델 개발
실제 우울증 환자들의 우울 정도 측정 가능

글로벌바이오메디컬공학과 우충완 교수 · 김정우 연구원

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"반추"는 우리의 마음이 특정한 생각이나 감정에 빠져서 끊임없이 그것을 되새기는 상태를 묘사한다. 이는 마치 소가 먹은 음식을 여러 번 씹는 것처럼, 우리도 때로 특정한 생각이나 감정을 계속해서 되새기는’데, 이러한 현상을 비유적으로 표현한 것이다. 특히 우리는 때로 부정적인 상황이나 문제, 걱정거리에 대해 계속해서 생각하곤 한다. 이런 생각이 과도하게 반복되거나 부정적인 감정에 집중하게 되면 우울증이나 불안장애 등의 정신 건강 문제로 발전할 수 있다. 그래서 학계에서는 반추 사고 경향을 우울증의 대표적인 취약 요인으로 연구해 왔다.


사람마다 이 반추 사고 경향은 다르게 나타난다. 이 반추 경향은 개인마다 고유한 뇌의 연결성 패턴과 관련되어 있을 것이라는 가설이 제기되어 왔지만, 이는 아직 명확히 밝혀지지 않았다. 성균관대학교 글로벌바이오메디컬공학과, 기초과학연구원 뇌과학이미징 우충완 교수 연구팀은 미국 다트머스 대학 토어 웨이거 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 이를 연구하였다. 즉, 건강한 사람들이 쉬는 동안 얻은 기능자기공명영상(fMRI) 데이터에 기계 학습을 적용하여 개개인의 반추 경향을 예측하는 모델을 개발했다. 나아가 이 뇌기반 예측 모델은 실제 우울증 환자들의 우울 정도를 예측하는 데에도 유효한 결과를 보였다. 특히, 이번 연구를 통해 디폴트모드 네트워크 내의 배내측전전두피질(Dorsomedial prefrontal cortex)이 반추의 수준을 예측하는 데 특히 중요한 역할을 한다는 것을 밝혀내었다.

 

이번 연구를 이끈 우충완 교수는 "생각의 흐름의 패턴은 우리의 감정에 중요한 영향을 미치는데, 본 연구는 부정적인 생각의 경향성을 뇌 연결성으로부터 읽어낼 수 있다는 것을 보였다”며 본 연구에 대해 "이런 연구 결과들이 쌓여서 미래에는 정신건강을 모니터링하고 관리하기 위해 뇌영상을 이용할 수 있기를 기대”한다고 하였다.

 

이번 연구의 제 1저자인 성균관대학교 지능형정밀헬스케어융합전공 박사과정생 김정우는 "본 연구는 반추 과정의 개인 차에 어느 뇌 영역 간의 어떤 연결성이 기저하는지를 보여준 연구로 임상적으로도 과학적으로도 의미가 있는 연구” 라고 하였다.


본 연구는 기초과학연구원(IBS-R015-D1), 한국연구재단에서 지원하는 신진연구(2019R1C1C1004512), BrainKorea21 Four 등의 지원을 받아 수행되었다.


이번 연구는 세계적인 학술지인 네이쳐 커뮤니케이션스 (Nature Communications, IF 17.694)에 2023년 6월 15일 게재됐다.

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