Virtual Brain Modelling Reveals Altered Network Dynamics and Predicts Symptom Severity in Schizophrenia: Relevance to Antipsychotic Treatment Response and Resistance.

조현병은 사람이 생각하고, 느끼고, 세상을 인지하는 방식에 영향을 미치는 복잡한 질환입니다. 수십 년 동안 의사들은 뇌의 화학 작용, 특히 기분과 주의력을 조절하는 데 도움을 주는 화학 전령인 도파민이 핵심적인 역할을 한다는 점을 이해해 왔습니다. 하지만 전체적인 그림은 훨씬 더 정교합니다. 최근 연구에 따르면, 문제는 뇌의 방대한 연결망 내에서 흥분(excitation)과 억제(inhibition) 사이의 섬세한 균형에 있을 수도 있다고 합니다. 뇌를 어떤 신호는 뉴런이 발화하도록 재촉하고 다른 신호는 조용히 하라고 지시하는 도시라고 상상해 보십시오. 이 균형이 깨지면 도시의 교통이 혼란스러워질 수 있으며, 이는 이 질환의 특징인 혼란스러운 생각과 지각으로 이어집니다. 표준 약물들이 가장 뚜렷한 증상들을 가라앉히는 데는 종종 도움이 되지만, 모든 사람에게 효과가 있는 것은 아닙니다. 상당수의 환자들은 치료에도 불구하고 계속해서 고통받는데, 이를 치료 저항성 조현병이라고 합니다. 왜 어떤 뇌는 약물에 반응하고 다른 뇌는 그렇지 않은지를 이해하는 것은 정신의학 분야에서 여전히 가장 어려운 과제 중 하나로 남아 있습니다.

이 미스터리를 해결하기 위해 이탈리아와 영국의 연구진은 가상 뇌 모델링(virtual brain modelling)이라는 강력하고 새로운 접근법을 활용했습니다. 연구진은 뇌 스캔을 단순히 정적인 사진으로 보는 대신, 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 환자의 뇌가 실제로 어떻게 작동하는지를 재현했습니다. 그들은 33명의 조현병 환자와 43명의 건강한 대조군으로부터 상세한 자기공명영상(MRI) 데이터를 수집했습니다. 환자들 사이에서 연구진은 표준 약물에 잘 반응한 사람들과 여러 치료를 시도했음에도 반응하지 않은 사람들을 구분했습니다. 이 실제 데이터를 정교한 컴퓨터 모델에 입력함으로써, 과학자들은 뇌 전체에 걸친 전기적 활동의 흐름을 시뮬레이션할 수 있었습니다. 이 모델을 통해 연구진은 살아있는 사람에게 직접 측정하는 것이 거의 불가능한 특정 생물학적 특성, 예를 들어 서로 다른 뇌 영역들이 얼마나 강하게 소통하는지, 그리고 뇌의 내부 '브레이크'와 '가속기'가 얼마나 잘 작동하는지 등을 추정할 수 있었습니다.

연구진은 뉴런이 소통하는 방식의 각 측면을 나타내는 네 가지 핵심 설정을 가상 뇌에서 집중적으로 살펴보았습니다. 그들은 먼 거리의 뇌 영역 간 연결 강도, 뉴런을 진정시키는 국소적 억제 신호, 뉴런을 깨우는 흥분 신호, 그리고 이러한 신호들이 스스로 되돌아오는 루프(loop) 방식을 조사했습니다. 건강한 대조군의 시뮬레이션과 환자들의 시뮬레이션을 비교했을 때 명확한 차이가 나타났습니다. 특히, 치료에 반응하지 않은 환자들의 뇌는 개선된 모습을 보인 환자들과 비교하여 뚜렷한 패턴을 보였습니다. 치료 저항성 그룹의 경우, 시뮬레이션 결과 특정 시각 처리 영역 내에서 흥분 신호가 증가하고 정서 및 기억 센터의 연결은 약화된 것으로 나타났습니다. 반대로, 표준 약물에 반응한 환자들은 주변 세계에 집중하는 데 중요한 영역인 배측 주의 네트워크(dorsal attention network)에서 흥분 활동이 감소하는 등 다른 프로필을 보였습니다. 이러한 발견은 치료 저항성이 단순히 증상의 심각도 문제가 아니라, 뇌의 네트워크가 조율되는 방식에 있어 고유한 서명을 가진 근본적으로 다른 생물학적 상태임을 시사합니다.

단순히 환자 그룹을 구분하는 것을 넘어, 연구진은 이러한 가상 설정들이 개인의 증상이 얼마나 심각한지를 예측할 수 있는지 탐구했습니다. 컴퓨터 모델은 놀라울 정도로 통찰력이 있었습니다. 시뮬레이션 결과, 공상이나 자기 성찰 중에 활성화되는 시스템인 디폴트 모드 네트워크(default mode network)에서의 억제 신호 강도는 사회적 철회나 의욕 저하와 같은 음성 증상의 심각도와 연관이 있었습니다. 시뮬레이션에서 이러한 억제 신호가 약할수록 환자들은 더 심각한 음성 증상을 보고했습니다. 마찬가지로, 감정을 처리하는 변연계(limbic network)의 흥분 활동 수준은 질환의 전체적인 부담을 예측했습니다. 이 감정 중심부의 흥분 활동이 낮은 환자들은 더 높은 총 증상 점수를 보이는 경향이 있었습니다. 또한, 중요한 사건을 감지하는 데 도움을 주는 복측 주의 네트워크(ventral attention network)의 흥분 신호 강도는 와해된 사고와 관련이 있었습니다. 모델에서 이 신호가 감소할수록 환자의 언어와 사고는 더 와해된 모습을 보였습니다.

이러한 결과는 뇌의 특정 영역이 활성화되었는지 혹은 비활성화되었는지를 단순히 기술하는 수준을 넘어, 그러한 활동을 구동하는 근본적인 기계적 규칙을 이해하는 방식으로 조현병을 바라보는 새로운 길을 제시합니다. 연구는 뇌의 흥분과 억제 균형이 모든 사람에게 똑같이 깨지는 것이 아니라, 환자가 치료에 반응하는지에 따라 서로 다른 네트워크가 특정한 변화를 보인다는 점을 시사합니다. 치료에 반응하지 않는 사람들의 경우, 뇌는 표준 약물로 교정할 수 없는 독특한 구성의 흥분 및 억제 신호를 가진 것처럼 보입니다. 연구진은 이러한 결과가 컴퓨터 시뮬레이션에서 나온 것이며 더 큰 집단을 대상으로 한 추가 검증이 필요하다고 강조하지만, 이는 왜 일부 환자들이 고통받는지에 대한 구체적인 가설을 제공합니다. 이러한 네트워크 수준의 차이를 식별함으로써, 이 연구는 각 개인의 고유한 생물학적 프로필에 맞춘 더 표적화된 치료법을 개발할 수 있는 문을 열어주며, 아직 안도감을 찾지 못한 이들에게 잠재적인 희망을 제공합니다.