만성 통증을 뇌 영상으로 측정한다…AI가 찾은 ‘통증의 뇌 지문’
사람마다 다른 만성 통증, 왜 객관적 측정이 어려울까 최근 기초과학연구원 연구진이 만성 통증의 강도를 뇌 영상으로 수치화하는 연구 성과를 발표했습니다. 같은 질환을 진단받아도 사람마다 통증의 강도와 양상이 크게 다른데, 지금까지는 이를 객관적으로 측정할 방법이 거의 없었습니다. 연구진은 뇌 활동 패턴을 분석해 개인이 느끼는 통증을 과학적으로 예측하는 기술을 제시하며 정밀 의료의 새로운 가능성을 보여주었습니다. AI가 찾아낸 ‘통증의 뇌 지문’ 원리 연구팀은 섬유근육통 환자를 대상으로 수개월 동안 반복적으로 fMRI 촬영을 진행하고, 인공지능 기계학습으로 뇌 연결망을 분석했습니다. 그 결과 사람마다 서로 다른 ‘통증 뇌 패턴’이 존재한다는 사실을 확인했습니다. 즉 통증은 공통 신호보다 개인의 뇌 네트워크 특성에 더 크게 좌우되며, 이러한 패턴을 활용하면 환자가 느끼는 통증의 세기를 비교적 정확하게 예측할 수 있습니다. 구분 기존 통증 평가 뇌 영상 AI 분석 평가 방식 환자 주관적 표현 뇌 활동 데이터 분석 정확도 개인차 반영 어려움 개인별 통증 패턴 분석 활용 가능성 증상 중심 치료 맞춤형 정밀 치료 만성 통증 치료 패러다임이 바뀔 가능성 이번 연구는 통증이 단순한 신체 반응이 아니라 개인의 뇌 연결 구조와 깊게 연관된다는 점을 보여줍니다. 특히 같은 질환이라도 환자마다 다른 ‘통증 지문’을 가진다는 사실이 확인되면서, 앞으로는 환자 맞춤형 진단과 치료 전략을 설계하는 기반이 될 것으로 기대됩니다. ▲ 뇌 영상 기반 만성 통증 마커의 통증 세기 예측 ▲ 뇌 영상 기반 만성 통증 마커의 뇌 영역별 중요도 향후전망 앞으로 연구가 확대되면 병원에서 뇌 영상 분석을 통해 만성 통증의 원인을 더 정확하게 파악할 수 있을 전망입니다. 장기적으로는 약물 의존 치료를 줄이고, 개인별 뇌 반응에 맞춘 정밀 치료법 개발에도 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 만성 통증 강도 수치화 자세히 보기
