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.
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| ▲ 뇌 영상 기반 만성 통증 마커의 통증 세기 예측 |
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| ▲ 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.
