네트워크 분석을 이용한 조현병의 기능적 뇌 연결성 장애 규명 연구

Abstract

조현병(Schizophrenia)이란 인간의 인지, 지각, 정동, 의지, 행동 및 사회활동 등 인격의 여러 측면에 장애를 초래하는 뇌기능장애로써, 다른 정신질환에 비해 증상이 심각하고 치료가 어려운 질병으로 알려져 있다. fMRI, EEG, MEG 등 다양한 영상화 기법을 이용하여 조현병 환자들의 뇌의 활성화가 정상인과 비교하여 다른 양상을 보이는 것이 밝혀져 왔다. 하지만, 사람의 뇌는 정보를 처리 할 때 뇌의 특정 부분이 활성화 되어 이루어지는 것이 아니라 각 영역이 연결되어 정보를 처리하게 된다. 따라서, graph 이론에 입각한 네트워크 분석을 통하여 뇌의 각 영역이 어떻게 기능적 연결을 이루고 있는지에 대한 이해가 필요하다. 현재, 뇌파 신호를 이용한 네트워크 분석의 경우, 센서 수준에서의 연결성을 분석한 연구는 많이 진행 되어 있다. 하지만 신호원 수준에서의 분석을 통하여 실제 뇌 각 영역의 연결성을 확인한 연구는 많이 진행되지 않았고, 특히 본 연구에서 사용된 auditory oddball paradigm을 이용하여 신호원 수준의 네트워크 분석을 한 연구는 아직까지는 존재하지 않는다. 따라서, 본 연구에서는 auditory oddball paradigm을 수행할 때, 조현병 환자와 정상인의 신호원 수준에서의 네트워크의 차이점을 확인하였다. 본 연구에서는 조현병 환자 34명, 정상대조군 34명의 데이터가 사용되었다. 사용된 패러다임은 auditory oddball paradigm으로, 자극의 빈도수를 조작하여 뇌의 신호를 발생시키는 과제이다. 표준자극 1000 Hz, 목표자극 1500 Hz이 사용되었고, 각각의 자극은 85 %, 15 %의 빈도수로 제공되었다. 본 연구에서는 목표자극에 의해 발생된 신호만을 분석에 사용하였다. 측정된 뇌파신호를 신호원 수준으로 국지화시키기 위해 minimum norm estimation 방법을 사용하였고, 이 방법을 사용하여 얻은 시계열 데이터를 이용하여 phase locking value를 계산하였다. Phase locking value는 두 신호의 phase의 동기화 정도를 측정하는 값으로, 측정된 phase locking value 값을 이용하여 네트워크 분석을 진행하였다. 정보 처리 과정의 효율성과 관련 있는 측정값인 efficiency, clustering coefficient, path length 값과 정보 처리 과정에서의 중요한 hub를 찾는 betweenness centrality 값을 조현병 환자군과 정상대조군 각각 계산하였다. 계산된 네트워크 측정값들은 paired t-test를 이용하여 군간 비교를 시행하여 각 두 군간의 네트워크의 차이점을 확인해 보았다. 네트워크 분석을 통하여 조현병 환자의 efficiency, clustering coefficient, path length, betweenness centrality가 정상인과 비교하여 유의미하게 다른 것을 확인하였고, 이는 조현병 환자들의 정보 처리 기능이 손상됨을 시사한다.