뇌가 통증에 대한 예측 신호와 실제 자극을 통합해 통증 경험을 구성한다는 연구 결과가 나왔다.
국제학술지 '사이언스 어드밴시스'(Science Advances)에는 최근 기초과학연구원(IBS) 뇌과학 이미징 연구단 우충완 부단장과 유승범 참여교수 공동연구팀이 밝혀낸 이 같은 연구 결과가 게재됐다.
이들 연구팀은 기능적 자기공명영상(fMRI·혈류와 관련된 변화를 감지해 뇌 활동을 측정하는 기술)을 통해 높은 층위의 뇌 영역에서 통증 정도에 대한 기대치와 실제 자극 세기에 대한 통합이 일어남을 확인했다.
눈길을 끄는 것은 통증이 외부 자극에 대한 단순한 신체적 반응이 아니라 생물학적·심리학적 요인들의 복합적인 작용으로 일어난다는 점이다.
또 통증의 강도는 외부의 자극 강도 뿐만 아니라 그에 대한 기대치에도 영향을 받는 것으로 나타났다.
연구팀은 기능적 자기 공명 영상(fMRI)과 함께 신호 유도 통증 조절 작업을 사용해 전체 뇌 수준에서 통증 통합 과정의 기저에 있는 계산, 조직 원리를 조사할 수 있었다.
같은 자극의 세기에도 통증이 클 거라고 예상한 피험자가 그렇지 않은 피험자보다 더 아프다는 것을 알아냈다.
뇌를 피질계층 별로 나눠 수학적 방법으로 분석한 결과에선 당초 가설과 달리 열 자극에 대한 예측·실제 자극 정보가 체감각 영역에만 존재하는 것이 아니라 시각 영역에도 존재했다.
즉 운동·감각 영역 등 낮은 층위의 네트워크에서도 예측 정보와 실제 자극 정보가 함께 존재한다는 것이다.
다만 두 정보 간 통합은 '디폴트 모드 네트워크'나 '변연계 네트워크'와 같은 높은 층위의 네트워크에서만 일어나는 것으로 분석됐다.
디폴트 모드는 사람이 휴식 상태에서 아무 인지 활동을 하지 않을 때 활성화하는, 이른바 '멍' 한 상태 동안 활성화하는 영역을 말한다. 변연계 네트워크는 정보와 정서 자극을 처리하는 상위 영역이다.
연구팀은 "이번 연구를 통해 통증 정보들이 어떻게 통합 되는지에 대한 수학적 원리를 밝혔다"며 "만성 통증 치료의 새로운 전략을 개발하는 데 기여할 것"이라고 기대했다.
임혜정 기자
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