남성 알코올 의존 환자 대뇌의 휴지기 네트워크별 피질 두께
Cortical Thickness of Resting State Networks in the Brain of Male Patients with Alcohol Dependence
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초록
알코올 의존에 따른 문제 음주가 뇌의 구조와 기능의 손상을 일으키는 데 작용하는 에탄올의 신경독성이나 영양결핍과 같은 연관 병태생리 과정은 잘 알려져 있다.1)2) 뇌영상이나 사후 연구를 통하여 알코올에 의해 일어나는 대뇌 실질부피 감소나 뇌실 확장과 함께 대뇌의 백질, 회백질의 감소, 해마, 미상핵, 피각, 중격핵과 같은 피질하 구조물의 부피 감소와 같은 다양한 유형의 구조 변화가 확인되었다.3) 이러한신경 손상은 만성 음주에 의해 발생하는 인지기능 저하, 기분 저하, 불안, 사고 장애와 같은 다양한 정신 문제뿐 아니라내성, 금단, 갈망과 같은 의존 행동과 연관된다.4)5) 한편 신경생물학적 성과를 통하여 대뇌 기능을 평가하기 위한 다양한 생화학적 표지자들이 제시되었다. 기능적 뇌자기공명영상을 이용한 휴지기 네트워크의 연결성은 정상 노화에서의 변화와 함께 알츠하이머병과 같은 신경퇴행질환의 조기선별 표지자로서 가치가 입증되었다.6) 대뇌는 과제를 수행하지 않는 휴지기에도 활발히 에너지를 소모하면서 네트워크에따른 연결성을 유지하는데, 이러한 연결성은 시간에 따른 혈액산소수준 의존성(blood oxygen level dependent, BOLD) 값의 정상적인 변동을 통하여 확인 가능하며 이 활성이 유사하게 나타나는 지역이 묶여 휴지기 네트워크(resting state network, 이하 RSN)가 형성된다.7) 대표적인 과제 음성 네트워크로 알려진 디폴트 모드 네트워크(default mode network, 이하 DMN) 외에도 연구자들에 따라 다양한 과제 양성 네트워크가 제시되었으며, Yeo 등8)은 시각, 체성운동, 등쪽 주의력, 배쪽 주의력, 변연, 전두두정 네트워크와 DMN을 구분하여 네트워크 영역별 대뇌 지도를 제공하였다. 고전적 구조 뇌영상 연구에서는 주로 부피에 대한 평가가이루어졌으나, 임상적인 유용성과 자동화 분석 프로그램의도입으로 피질의 두께나 표면적과 같은 표면 기반 지표를 이용한 연구가 다양한 영역에서 시도되고 있다. 특히 피질 두께는 정상 노화나 치매와 같은 신경퇴행 상태뿐만 아니라 조현병, 양극성 장애와 같은 주요 정신장애의 유용한 임상 지표로서 의미가 있다.9)10) 또한 알코올 의존과 같은 중독 질환에서도 높은 타당도와 민감도를 가지는데,11-13) 이는 알코올 의존에서 보이는 신경 손상과 임상 증상을 모두 반영하고 있을 것이다. 표면 기반 분석은 피질 두께나 표면적, 피질 주름과 같은표면 기반 지표뿐만 아니라 두께와 표면적의 곱을 통한 대뇌구조의 부피를 결정할 수 있는데, 이는 기존 부피소(voxel)를기반으로 하는 부피 결정에 부합한다.14) 인간의 발달과 노화에 따라 회백질 부피를 구성하는 피질표면적과 두께의 변화는 독립적으로 일어난다. 예를 들면, 발달 측면에서 청소년기에 연접 가지치기와 연관되어 피질 두께의 감소가 일어나는 반면 표면적은 확장되는데, 이렇게 효과적인 피질의 확장이 효율적인 기능적 연결성과 연관된다.15) 또한 노화에 따른 피질 두께 감소는 잘 알려진 현상이지만, 노인의 회백질 부피 감소에는 피질 두께보다 오히려 표면적이 더 연관된다는 주장도 있다.16) 이렇듯 피질 두께와 표면적은 발달이나 노화의 측면에서 상호 독립적으로 복잡하게 작용하고 있으며, 파킨슨병과 같은 퇴행질환의 인지기능에도 다르게 영향을 미치게 된다.17) 이러한 맥락에서 과도한 음주와회복에 따른 뇌의 구조 변화, 특히 회백질 부피 변화에 있어서도 피질 두께와 표면적의 변화는 독립적인 과정을 밟을 것으로 추정할 수 있다. 이전 연구에서 저자들은, 충분한 금주를 통해 회복 중인알코올 의존 환자들의 대뇌 구조를 표면 기반 접근방법을 이용함으로써 대상엽을 포함한 대부분의 대뇌 영역에서 피질두께의 집단차이를 확인하였다. 그러나 표면적의 집단 차이는확인하지 못하였다.18) 또 피질 두께의 집단 차이 정도는 영역에 따라 달랐는데, 효과 크기는 측두엽, 두정엽의 집단 차이가 전두엽이나 후두엽, 뇌섬엽에서보다 더 컸다. 그러나 이러한 고전적인 대뇌엽의 구분만으로 임상적 표현형을 설명하는데에는 한계가 있다. 앞선 연구에서 표면 기반 지표 결정을 위해 보편적으로 사용하는 Desikan atlas를 통한 대뇌엽 구분을 이용하여 비교하였는데,19) 이는 고전적인 영역-기능의 측면에서 유용하지만복잡한 대뇌 영역-기능 상호작용을 충분히 반영해 주지 못할수 있었다. 이에 저자들은 이전에 보고한 대상의 영상 자료를활용하여 Yeo 등8)이 RSN의 영역을 구분하여 제시한 대뇌지도에 따른 표면 기반 변수들을 결정하고, 이들의 집단 차이를 확인하였다. 이를 통하여 기능적 연구를 통해 관찰된 집단 차이와 표면 기반 기법을 이용한 구조 차이와의 연관성을확인하고자 하였으며, 특히 회백질 부피, 피질 두께, 표면적과같은 세부 표면 기반 지표의 집단 차이 양상을 확인하고자하였다. 이러한 과정을 통하여 문제 음주 이후 회복 과정 동안의 중추신경계의 변화에 대한 이해할 수 있는 자료를 제시하고자 한다.
Abstract
Objectives:It is well known that problem drinking is associated with alterations of brain structures and functions. Brain functions related to alcohol consumption can be determined by the resting state functional connectivity in various resting state networks (RSNs). This study aims to ascertain the alcohol effect on the structures forming predetermined RSNs by assessing their cortical thickness. Methods:Twenty-six abstinent male patients with alcohol dependence and the same number of age-matched healthy control were recruited from an inpatient mental hospital and community. All participants underwent a 3T MRI scan. Averaged cortical thickness of areas constituting 7 RSNs were determined by using FreeSurfer with Yeo atlas derived from cortical parcellation estimated by intrinsic functional connectivity. Results:There were significant group differences of mean cortical thicknesses (Cohen’s d, corrected p) in ventral attention (1.01, < 0.01), dorsal attention (0.93, 0.01), somatomotor (0.90, 0.01), and visual (0.88, 0.02) networks. We could not find significant group differences in the default mode network. There were also significant group differences of gray matter volumes corrected by head size across the all networks. However, there were no group differences of surface area in each network. Conclusions:There are differences in degree and pattern of structural recovery after abstinence across areas forming RSNs. Considering the previous observation that group differences of functional connectivity were significant only in networks related to taskpositive networks such as dorsal attention and cognitive control networks, we can explain recovery pattern of cognition and emotion related to the default mode network and the mechanisms for craving and relapse associated with task-positive networks.
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