환자마다 각기 다른 뇌 신호 분석해 통증 수치화
기계학습 활용해 '뇌 기능 커넥톰' 도출…정밀 의료의 새 지평
![[서울=뉴시스] 성균관대 우충완(왼쪽) 교수, 이재중 연구원. (사진=성균관대 제공) 2026.02.27. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지](https://img1.newsis.com/2026/02/27/NISI20260227_0002072323_web.jpg?rnd=20260227141810)
[서울=뉴시스] 성균관대 우충완(왼쪽) 교수, 이재중 연구원. (사진=성균관대 제공) 2026.02.27. [email protected] *재판매 및 DB 금지
환자가 느끼는 통증의 크기를 혈압이나 체온처럼 객관적으로 측정할 방법은 이제껏 존재하지 않았다. 환자마다 고통을 느끼는 방식과 표현이 제각각이기 때문이다. 이에 성균관대 연구진은 첨단 뇌과학 기술을 활용해 그 해답을 제시했다.
연구진은 전신의 광범위한 통증이 3개월 이상 지속되는 질환인 섬유근육통 환자들을 대상으로, 뇌의 혈류 변화를 감지해 활성화된 부위를 보여주는 '기능 자기공명영상(fMRI)'을 반복 촬영했다.
이어 해당 뇌 영상 데이터에 인공지능 기계학습 기술을 적용하고, 개별 환자만의 고유한 '뇌 기능 커넥톰'을 도출했다. 뇌 기능 커넥톰이란 뇌의 여러 영역이 서로 정보를 주고받는 복잡한 상호작용 체계를 일종의 지도로 나타낸 것이다.
그 결과, 연구진은 환자가 수개월 동안 겪은 통증의 세기 변화를 오직 뇌 영상 정보만으로 정밀하게 예측하는 데 성공했다. 특히 통증과 관련된 뇌의 반응 패턴이 사람마다 완전히 다르다는 사실을 밝혀냈다. 특정 환자에게서 찾아낸 통증 패턴(마커)은 다른 환자의 통증을 설명하는 데 적용되지 않았다.
이는 만성 통증이 지극히 개인적인 뇌의 반응이며, 따라서 환자 개개인의 특성을 반영한 '개인 맞춤형' 접근이 필수적임을 과학적으로 증명한 사례다.
![[서울=뉴시스] '뇌영상 기반 만성통증 마커'에서 환자마다 중요한 영역들이 상이함을 보여주는 결과. (사진=성균관대 제공) 2026.02.27. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지](https://img1.newsis.com/2026/02/27/NISI20260227_0002072327_web.jpg?rnd=20260227141956)
[서울=뉴시스] '뇌영상 기반 만성통증 마커'에서 환자마다 중요한 영역들이 상이함을 보여주는 결과. (사진=성균관대 제공) 2026.02.27. [email protected] *재판매 및 DB 금지
또한 제1저자인 이재중 연구원은 "환자마다 통증과 연관된 뇌의 연결망 패턴이 고유하게 나타난다는 점이 이번 연구의 핵심"이라며 "앞으로 뇌과학 기반의 정밀 진단이 임상 현장에서 활발히 사용될 수 있도록 연구를 이어가겠다"고 덧붙였다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]


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