'아프다' 생각하면 더 아프다…통증 느끼는 과정 밝혀냈다

[뇌의 변연계 네트워크(높은 층위)에서 시각 네트워크(낮은 층위)와 달리 예측 정보와 실제 자극을 통합해 성공적으로 재구성한 모습 (IBS 제공=연합뉴스)]

뇌가 자극에 대한 예측 정보와 실제 자극을 통합해 통증을 느끼는 과정을 국내 연구진이 밝혀냈습니다.

기초과학연구원(IBS) 뇌과학 이미징 연구단 우충완 부단장과 유승범 참여교수 공동연구팀은 기능적 자기공명영상(fMRI·혈류와 관련된 변화를 감지해 뇌 활동을 측정하는 기술)을 통해 높은 층위의 뇌 영역에서 통증 정도에 대한 기대치와 실제 자극 세기에 대한 통합이 일어남을 확인했다고 오늘(23일) 밝혔습니다.

통증은 외부 자극에 대한 단순한 신체적 반응이 아니라 생물학적·심리학적 요인들의 복합적인 작용으로 일어납니다.

통증의 강도는 외부에서 주어지는 자극의 세기뿐만 아니라 자극이 얼마나 아플 것인가에 대한 기대치에도 영향을 받습니다.

실제 연구팀이 피험자들에게 열 자극을 전달한 뒤 fMRI로 뇌 신호를 측정한 결과, 같은 자극의 세기에도 통증이 클 거라고 예상한 피험자가 그렇지 않은 피험자보다 더 아프다고 보고했습니다.

뇌를 피질계층 별로 나눠 수학적 방법으로 분석한 결과 당초 가설과 달리 열 자극에 대한 예측·실제 자극 정보가 체감각 영역에만 존재하는 것이 아니라 시각 영역에도 존재하는 것으로 나타났습니다.

즉 운동·감각 영역 등 낮은 층위의 네트워크에서도 예측 정보와 실제 자극 정보가 함께 존재합니다.

다만 두 정보 간 통합은 '디폴트 모드 네트워크'나 '변연계 네트워크'와 같은 높은 층위의 네트워크에서만 일어나는 것으로 분석됐습니다.

디폴트 모드는 사람이 휴식 상태에서 아무 인지 활동을 하지 않을 때 활성화하는, 이른바 '멍때리는' 동안 활성화하는 영역이며 변연계 네트워크는 정보와 정서 자극을 처리하는 상위 영역입니다.

우충완 부단장은 "기존 연구가 특정 뇌 영역과 통증 정보의 연관성을 밝히는 데 그쳤다면 이번 연구를 통해 통증 정보들이 어떻게 통합되는지에 대한 수학적 원리를 밝혔다"며 "만성 통증 치료의 새로운 전략을 개발하는 데 기여할 것"이라고 말했습니다.

이번 연구 성과는 국제학술지 '사이언스 어드밴시스'(Science Advances) 지난 12일자 온라인 판에 실렸습니다.

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