건강/건강

젊은 성인에서 수면의 질과 뇌 기능적 네트워크의 연관 관계

긔여운망고 2020. 9. 17. 02:26
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수면의 질 저하는 일반 인구에서도 흔하게 나타나며, 인지 기능, 정서 기능을 저하시킬 수 있다. 그러나 수면의 질과 연관된 뇌의 변화는 잘 알려지지 않았으며, 관련한 뇌영상 연구도 그 수가 적고 대부분 불면증 환자를 대상으로 하였다. 본 연구는 정상인에서 뇌 기능적 네트워크의 특성과 수면의 질의 관계를 규명하고자 하였다.수면의 질은 임상적 증상으로서 또는 삶의 질에 영향을 미치는 핵심적인 요인으로서 중요한 의의를 갖는다. 불면증이 없는 건강한 사람 중에서도 일시적인 수면 장애 증상으로 어려움을 겪는 경우가 흔하다. 역학 연구에 따르면 일반 인구 중 1/3 이상에서 적어도 한두 가지 이상의 수면 장애 증상을 겪는다고 한다(Klink, et al., 1992, Ohayon, 2001). 수면의 질은 여러 인지 기능에도 영향을 미치는 것으로 알려졌다. 불면증 환자를 대상으로 한 메타분석에 따르면 특히 전전두엽(prefrontal cortex)의 기능과 연관된 작업 기억(working memory), 일화적 기억(episodic memory), 문제 해결(problem solving) 등의 실행 기능(executive function) 등이 떨어지는 것으로 보고되었다(Fortier-Brochu, et al., 2012). 수면의 질이 저하되면 정서 기능에도 부정적인 영향을 미치고(Goel, et al., 2009, Tempesta, et al., 2010, Williams, et al., 2013), 기분장애(Baglioni, et al., 2011)와 불안장애(Johnson, et al., 2006) 위험이 증가된다. 수면의 질 저하는직무에서 업무 효율을 떨어뜨리고 사고나 부상의 위험을 높이기도 한다(Akerstedt, et al., 2002). 그러나 불면증 환자 및 정상인에서 수면의 질 저하의 신경과학적 기전에 대해서는 아직 많은 부분이 미제로 남아있다. 현재 유력한 이론은 과활성화 이론(hyperarousal theory)인데, 시상하부-뇌하수체-부신 축(hypothalamus-pituitary-adrenal axis, HPA axis)의 과활성화가 불면 증상으로 이어진다고 설명한다(Bonnet and Arand, 2010). 그러나 불면증 환자 및 정상인에서의 수면의 질 변이의 신경과학적 기전과 관련해서는, 단순히 시상하부-뇌하수체부신 축의 과활성화 만으로는 설명되지 않는 부분이 많아(Edinger and Means, 2005) 뇌영상을 이용한 뇌 구조적, 기능적, 생화학적 연구 등이 다양하게 수행되어 왔다.연구 참여자의 인구학적 특징 및 임상적 평가 결과는 표 6 과 같다.

 평균 나이는 24.69 세(표준 편차 4.30)였으며 남자와 여자는 각각 54 명, 50 명이었다. 

우세손은 대부분 오른손잡이였으며, 양손잡이가 7 명이었다. PSQI 총점의 평균은 4.41(표준 편차 2.45, 범위 0 - 12)이었다. HDRS 과 HARS 총점의 평균은 각각 1.38 점(표준 편차 1.67, 범위 0 - 7), 1.58 점(표준 편차 1.78, 범위 0 - 8)로서 임상적으로 유의미한 우울, 불안 증상이 없는 건강한 집단임을 나타내었다. T1-강조 영상과 FLAIR 영상 판독 결과 뇌에 병리학적 소견이 확인된 참여자는 없었다.본 연구의 참여자 104 명을 대상으로 구축한 60 x 60 correlation matrix 는 그림 1-(A)와 같다. 비교를 위해 그림 1-(B)는 PSQI 총점이 가장 낮은 5 명(PSQI 총점의 범위 0 ~ 1)의 matrix 이고, 그림 1-(C)는 PSQI 총점이 가장 높은 5 명(PSQI 총점의 범위 10 ~ 12)의 평균 matrix 이다. 전반적으로 큰 차이는 없으나, 1~24 번 영역에 해당하는 전두엽 부위는 수면의 질이 낮은 그룹에서 연결 강도인 z 값이 대체로 미세하게 높았다. 반면 변연계에 해당하는 27~38 번 영역은 수면의 질이 낮은 그룹에서 연결 강도가 미세하게 낮았다. 그림 2 의 (A)에서는 참여자 전체를 대상으로, (B)에서는 PSQI 총점이 가장 높은 5 명(PSQI 총점 범위 0 ~ 1)에 대하여, (C)에서는 PSQI 총점이 가장 낮은 5 명(PSQI 총점 범위 10 ~ 12)에 대하여 sparsity 0.25 를 기준으로 네트워크를 시각화하였다. 본 연구는 수면 장애가 없는 정상인에서 휴지기 기능적 자기공명영상을 이용하여 그래프 이론에 따른 뇌 네트워크를 구축하고, 수면의 질에 따른 네트워크 파라미터의 변화를 분석하였다. 그 결과 네트워크 전역 파라미터 분석에서는 PSQI 수면의 질 점수가 높을수록 네트워크 평균 차수가 감소하는 것으로 나타났다. 꼭짓점 파라미터 분석에서는 PSQI 수면의 질 점수가 높을수록 양쪽 중심옆소엽의 차수가 높았다. 또한 PSQI 총점이 높을수록 상전두회 배외측 부분, 보조운동영역, 중심옆소엽 등 전두엽 영역에서는 차수의 증가가 관찰되었고, 해마, 편도체 등의 변연계 영역에서는 차수의 감소가 관찰되었다. 차수는 한 꼭짓점에 연결된 변의 개수로 정의되며, 차수가 높을수록 해당 꼭짓점이 네트워크에서 중요한 역할을 할 가능성이 높아진다(Rubinov and Sporns, 2010). 차수는 네트워크 분석에서 가장 기본이 되는 파라미터로서 기능적 연결성의 정도를 직관적으로 표현한다(Rubinov and Sporns, 2010). 최근 주요우울장애(Zhang, et al., 2011), 강박충동장애(Shin, et al., 2013),조현병(Liu, et al., 2008) 등의 여러 질환군을 대상으로 한 뇌 기능적 네트워크 연구에서 평균 차수 또는 여러 영역의 꼭짓점 차수가 정상군에 비하여 유의미하게 변화한 것으로 나타나 차수는 네트워크의 특성을 파악할 수 있는 중요한 지표로 여겨지고 있다. 본 연구에서 전두엽 여러 영역에서 차수가 일관되게 증가하고, 변연계 여러 영역에서 차수가 일관되게 감소한 것은 네트워크의 연결성에 근본적인 변화가 있음을 시사하는 것이다.

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