◆ 같은 진단, 다른 통증

같은 만성 통증 진단을 받아도 환자가 느끼는 통증의 세기와 양상은 사람마다 크게 다릅니다.

누군가에게는 견딜 만한 불편감이 다른 이에게는 일상을 마비시키는 수준의 고통이 되기도 합니다. 이러한 개인차는 개별 환자의 상태를 정밀하게 반영하는 접근이 왜 중요한지를 보여줍니다.

기초과학연구원(IBS) 뇌과학 이미징 연구단 우충완 부연구단장과 충남대학교 조성근 교수 공동연구팀은 만성 통증 환자 개개인의 고유한 뇌 패턴을 분석해 이들이 느끼는 고통의 강도를 뇌 영상으로 읽어내는 데 성공했습니다.

이는 공통 신호에 의존하던 기존 방식을 넘어 개인 맞춤형 정밀 진단의 가능성을 연 성과라고 할 수 있습니다.

◆ '개인 맞춤형' 만성 통증 연구

성인 5명 중 1명이 겪는 만성 통증은 전 세계적으로 병원을 찾는 가장 흔한 원인 중 하나입니다. 하지만 환자가 느끼는 통증의 크기를 혈압이나 체온처럼 객관적으로 측정할 방법은 지금까지 없었습니다.

특히 외부 요인 없이도 자발적으로 발생하는 만성 통증의 특성상, 병원 검사에서 정상 소견이 나오는 경우가 많아 객관적 진단에 한계가 있었던 것이 현실입니다.

이는 근본적 처치보다는 당장의 증상 완화에만 의존하게 만들어 장기적으로 약물 내성이나 중독 같은 부작용을 야기하기도 하는 또다른 문제의 원인이 되기도 했습니다.

최근 뇌의 구조적, 기능적 이상이 만성 통증의 원인일 가능성이 주목받으면서 관련 연구가 활발해졌으나, 기존 연구들은 여러 환자에게 공통적으로 나타나는 통증 마커를 찾는 데 집중해 왔습니다.

그러나 통증은 본질적으로 주관적이며 개인차가 커, 이러한 접근만으로는 개별 환자의 상태를 정확히 예측하기 어려웠습니다. 이에 연구팀은 환자 개개인의 특성을 반영한 '개인 맞춤형' 접근이 유용할 수 있음에 착안해 이번 연구를 수행했습니다.

◆ '뇌 지문'을 추적하다

연구팀은 전신의 광범위한 통증이 지속되는 질환인 '섬유근육통' 환자들을 대상으로 수개월간 반복해 기능자기공명영상(fMRI)을 촬영했습니다. fMRI는 뇌의 혈류 변화를 감지해 어느 부위가 활성화되는지 보여주는 장치입니다.

연구팀은 이 방대한 뇌 영상 데이터에 인공지능(AI) 기계학습 기술을 적용해, 개별 환자만의 고유한 '뇌기능 커넥톰'을 도출해냈습니다. 뇌기능 커넥톰이란 뇌의 여러 영역이 서로 정보를 주고받는 복잡한 상호작용 체계를 일종의 지도로 나타낸 것입니다.

그 결과, 새롭게 개발된 바이오마커는 환자가 수개월 동안 겪은 통증의 세기 변화를 오직 뇌 영상 정보만으로 매우 정밀하게 예측해냈습니다.

이번 연구의 가장 중요한 발견은 통증과 관련된 뇌의 반응 패턴이 지문처럼 사람마다 다르다는 점입니다. 한 환자에게서 찾아낸 통증 패턴(마커)은 다른 환자의 통증을 설명하는 데 적용되지 않았습니다.

이는 만성 통증이 지극히 개인적인 뇌의 반응임을 과학적으로 증명한 사례로, 각 환자의 고유한 '뇌 지문'을 추적함으로써 기존 공통 마커 연구보다 훨씬 높은 정확도를 달성할 수 있었습니다.

◆ 개인 맞춤형 치료법 나올까?

우충완 부연구단장은 "만성 통증 환자분들이 겪고 있는 '보이지 않는 아픔'을 뇌 영상을 통해 비교적 객관적인 방식으로 측정하고 수치화할 수 있음을 보여준 사례"라며, "단순한 진단을 넘어 환자 개개인에게 맞춤형 치료법을 개발하는 정밀 의료 시대를 앞당기는 데 기여할 것"이라고 연구의 의의를 강조했습니다.

제1저자인 이재중 박사후연구원은 "환자마다 통증과 연관된 뇌의 연결망 패턴이 고유하게 나타난다는 점이 이번 연구의 핵심"이라며, "앞으로 뇌과학 기반의 정밀 진단이 임상 현장에서 활발히 사용될 수 있도록 연구를 이어가겠다"고 덧붙였습니다.

한편 이번 연구는 국제학술지 '네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)' 온라인판에 2월 26일 실렸습니다.