Assessing specificity testing in Lesion Network Mapping
이 논문은 특이성 검사와 다른 병변 네트워크 매핑(LNM) 변형 간의 관계를 명확히 하는 동시에, LNM 특이성 네트워크에서의 지속적인 반복이 근본적인 질병 특이성 한계를 드러낸다는 점을 입증함으로써, 신경학적 및 정신 의학적 질환의 기저에 있는 뇌 회로를 식별하기 위한 새로운 방법론적 접근의 필요성을 강조한다.
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인간의 뇌는 고립된 부분들의 집합이 아니라, 모든 영역이 다른 많은 영역과 대화하는 거대하고 상호 연결된 망이다. 뇌졸중이나 종양으로 인해 특정 부위가 손상되면, 사람이 겪는 증상들—예를 들어 우울증, 기억 상실 또는 운동 장애 등—은 흔나 이 손상이 그 망 안의 특정 회로를 방해한 결과인 경우가 많다. 수년 동안 과학자들은 이러한 회로를 찾기 위해 '병변 네트워크 매핑(Lesion Network Mapping)'이라 불리는 방법을 사용해 왔다. 그 아이디어는 간단하다. 만약 병변의 위치를 알고 있다면, 건강한 뇌가 어떻게 연결되어 있는지 보여주는 표준 지도를 사용하여 그 손상으로 인해 영향을 받은 멀리 떨어진 뇌의 부위들을 예측할 수 있다는 것이다. 연구자들은 유사한 증상을 가진 많은 환자의 연결성을 평균함으로써 특정 질병을 일으키는 정확한 신경 경로를 찾아내고, 이를 통해 새로운 치료법을 위한 명확한 표적을 제시하고자 했다.
하지만 새로운 분석에 따르면, 이 방법이 실제로 존재하지 않는 패턴을 보고 있을 가능성이 있다고 한다. 마르틴 판 덴 헤우벨(Martijn van den Heul)이 이끄는 연구팀은 이 매핑 기법을 사용한 수백 개의 연구 결과를 조사했다. 그들은 정신병, 우울증, 외상 후 스트레스 장애와 같이 매우 다른 질환들에 대해 식별된 뇌 회로들이 거의 동일해 보인다는 것을 발견했다. 실제로, 이 무관한 질병들의 지도는 의료 영상 분야에서는 이례적으로 높은 수준인 60% 이상의 특징을 공유할 정도로 서로 매우 유사했다. 연구진은 이러한 반복이 질병들이 동일한 원인을 공유하기 때문이 아니라, 방법론 자체의 수학적 특성 때문이라고 주장한다. 이 기술은 모든 환자를 분석할 때 단 하나의 표준적인 연결 지도를 기반으로 하기 때문에, 연구되는 특정 질병과 상관없이 결과가 그 표준 지도에서 발견되는 가장 흔한 패턴 쪽으로 필연적으로 끌리게 된다는 것이다.
문제의 핵심은 이 방법이 데이터를 처리하는 방식에 있다. 과학자들이 병변 네트워크 매핑을 사용할 때, 환자의 손상 위치를 '정상 커넥톰(normative connectome)'—즉, 건강한 뇌의 평균적인 연결을 나타내는 대규모 데이터베이스—위에 투영한다. 연구진은 두 그룹의 환자(예를 들어, 우울증 환자와 다른 질환을 가진 환자)를 비교할 때, 이 방법이 단순히 한 그룹의 평균 연결에서 다른 그룹의 평균 연결을 빼는 과정을 거친다는 것을 보여주었다. 두 그룹 모두 동일한 건강한 연결 데이터베이스에서 추출되었기 때문에, 결과는 여전히 원래 데이터베이스의 구조에 의해 크게 좌우된다. 이는 마치 두 사람의 손을 비교하여 고유한 지문을 찾으려 할 때, 두 손 모두 동일한 일반적인 손 모양을 기준으로 비교하고 있다면, 발견되는 차이점들이 진정한 고유한 정체성의 증거라기보다는 기본 형태의 변형에 불과한 것과 같다.
이를 테스트하기 위해 연구팀은 수백 명의 환자와 수십 가지의 다양한 질환을 다룬 수십 개의 발표된 연구 데이터를 재분석했다. 그들은 특정 증상에 '특이적'이라고 발표된 뇌 지도를 재구성하여 서로 비교했다. 결과는 놀라웠다. 파킨슨병, 인지 저하, 불안 장애와 같이 서로 다른 질환에 대해 생성된 지도들이 높은 수준의 유사성을 보였다. 연구진이 이 연구들이 특정 질환에 고유하다고 주장했던 활동의 정점들을 살펴보았을 때, 이 동일한 지점들이 무관한 질환들 사이에서 계속해서 나타나는 것을 발견했다. 예를 들어, 한 연구에서는 전두엽 하부의 특정 영역이 우울증의 핵심 표적으로 식별되었으나, 다른 연구에서는 해당 영역이 뇌졸중 후 인지 장애 및 심지어 유체 이탈 경험의 핵심 표적으로도 강조되었다.
연구진은 또한 자신들이 '증상 기반 매핑(symptom-based mapping)'이라 부르는 더 새롭고 복잡한 버전의 방법이 이 문제를 해결할 수 있는지 조사했다. 이 접근 방식은 뇌 지도를 단순히 진단명이 아닌 환자의 증상 심각도와 직접 연결하려고 시가한다. 연구팀은 이 방법이 기존 방식과 수학적으로 동일하며, 단지 동일한 뺄셈을 수행하는 다른 방식일 뿐이라는 것을 발견했다. 결과적으로, 이 방법 역시 동일한 한계를 겪는다. 과학자들이 두 그룹 간의 단순한 비교를 사용하든 복잡한 통계 모델을 사용하든, 출력값은 여전히 사용 중인 표준 뇌 지도의 제한된 다양성에 구속된다. 이 방법은 실질적으로 건강한 뇌 지도의 기존 저차원 구조 내에 부합하는 차이점만을 찾아내는 데 한계가 있으며, 이로 인해 특정 질환에 대한 진정으로 고유한 회로를 발견하는 것을 어렵게 만든다.
이는 이러한 질병들을 위한 뇌 회로가 존재하지 않는다는 의미는 아니지만, 현재의 도구가 이들을 분리해낼 만큼 정밀하지 못하다는 것을 시사한다. 연구진은 뇌가 소수의 광범위하고 공유된 네트워크가 많은 다양한 증상과 질환에 영향을 미치는 원리에 따라 작동할 수 있다고 제안한다. 이 관점에서 보면, 지도에서 보이는 중첩은 데이터의 오류가 아니라 뇌가 구축된 방식의 반영이다. 동일한 신경 경로가 창의성에서 공포에 이르기까지 광범한 인간의 경험에 관여할 수 있으며, 단 한 번의 손상이 이러한 공유된 경로를 방해하는 방식이 서로 다른 환자들에게서 유사하게 보일 수 있다는 것이다.
연구는 모든 증상이 찾아내기를 기다리는 단 하나의 고립된 네트워크를 가지고 있다는 생각에서 벗어나야 한다고 결론짓는다. 대신, 미래의 연구는 이러한 공유되고 중첩된 네트워크가 어떻게 복잡한 인간의 행동과 질병의 풍경에 기여하는지를 이해하는 데 집중해야 한다. 현재의 방법이 가치 있는 통찰을 제공해 왔기는 하지만, 연구진은 이 방법을 사용하여 고유한 치료 표적을 식별하려 하는 것은 질병 자체가 아니라 지도의 인위적인 산물인 패턴을 쫓는 일이 될 수 있다고 경고한다. 앞으로 나아갈 길은 건강한 뇌의 지배적이고 반복적인 패턴을 넘어, 특정 상태를 진정으로 정의하는 미세하고 구체적인 차이점을 찾아낼 수 있는 새로운 접근법을 요구한다.
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