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  1. 생체시계의 기능적 연결성과 섬망환자에서 보여지는 수면각성 장애의 신경 기전에 대한 연구
  2. 토폴로지 데이터 분석을 이용한 섬망의 하위그룹 발견 (1)

섬망 중 환자는 증상의 일중 변화를 보입니다.  수면각성 주기의 장애, 낮 시간 중의 졸림, 밤 시간에 잠 들기 어려움 등의 증상은 모두 일중 변화와 관련되어 있다고 할 수 있습니다. 이러한 증상의 일중 변화는 우리 몸(정확하게는 뇌) 안에 있는 생체시계(Circadian Clock)가 섬망 중에 오작동 했을 가능성과 관련 있을 것입니다. 여러 생체시계 중에서 마스터 시계라고 불리는 Suprachiasmatic Nucleus (SCN)은 다른 모든 Peripheral Organs의 생체리듬을 조절하는데 핵심적인 역할을 수행한다고 알려져 있습니다. 따라서 본 연구에서는 섬망 증상의 일중변화가 SCN이 오작동에서 기인했다는 가설을 세우게 되었고, SCN과 다른 뇌의 영역간의 기능적 연결성이 섬망 환자와 비섬망 환자군 간의 신경학적 차이를 연구하게 되었습니다. 

이번 연구에서 발견한 핵심 결과는 섬망 환자의 경우 SCN과 dorsal anterior cingulate 영역간의 기능적 연결성이 증가되어 있다는 것입니다. 반면에, SCN과 기본신경망 영역(left posterior cingulate cortex), parahippocampal gyrus, thalamus, 소뇌의 기능적 연결성은 섬망 환자에서 감소되어 있다는 것입니다. 특히 SCN과 소뇌와의 연결성은 섬망 증상이 심각한 환자에게서 더욱 감소되어 있음을 발견했습니다. 소뇌가 정신활동의 조절과 운영(mental coordination)에 관여하는 중요한 뇌의 영역임을 고려하면, 섬망 중에 SCN과 소뇌와의 연결성 감소는 섬망 환자의 수면각성장애와 증상의 일중변화와 연관되여 있을 것이다.

본 연구 논문의 원문은 다음 링크에서 확인 가능합니다.
(링크: 
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925492716303389)

<Fig. 1 in Psychiatry Research: Neuroimaging 264 (2017) 10-22>



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최근 미국 식품의약청(FDA)는 Personalized Medicine의 중요성을 강조하고 있는 추세다. 같은 병명의 질병을 가졌다고 할지라도 사람마다 유전적인 특징이 다를 수가 있고, 생물학적으로 약물에 반응하는 정도가 모두 다르기 때문에다. 이에 따라 함께 강조되고 있는 것이 환자들을 아형에 따라 하위그룹으로 나누는 "Phenotypic Subgrouping"이다. 

Subgrouping을 위해 사용할 수 있는 비지도 기계 학습(Unsupervised Machine Learning) 방법은 여러가지가 있을 수 있지만, 질환을 범주화 하기에는 어려움이 있다. 이제 새롭게 등장한 것이 토폴로지 데이터 분석(Topological Data Analysis, TDA)이다. TDA는 일종에 Partial Clustering 방법으로 질병이 Spectrum 형태로 분포하는 경우에, 매우 유용하게 적용할 수 있는 클러스터링 방법이다.

토폴로지 데이터 분석에서 Input Features를 선택하는 방법은 많이 있지만, 이번 연구에서는 로지스틱 회귀분석을 이용해서 수술후 섬망 발생에 영향을 미치는 위험인자를 우선적으로 찾아냈다. 이렇게 찾아낸 위험인자는 노인 인지기능 평가 지수(MMSE), 심경증, 성실성, 수술시 마취의 종류이다. 이 4개의 특징 변수의 Principal Component를 찾아내서, 이를 Mapper의 filter metric으로 사용했다. 아래 그래프에서 노드의 색깔은 filter metric이다. Mapper에 input으로 사용된 distance metric으로는 L2-distance를 사용했고, 클러스터링 알고리즘으로는 single-linkage dendrogram을 적용했다. 

분석 결과로 생성된 Topology of patient-patient networks에 여러 임상 변인들을 mapping해보니, 섬망의 하위 그룹이 2개 정도로 나눠지는 것을 발견했다. 하나의 섬망 그룹은 인지기능 평가지수가 낮으면서 수술시에 부분마취를 했던 환자그룹(G1)이고, 또 다른 섬망 그룹은 인지기능 평가점수는 보통이지만, 신경증 지수가 매우 높고, 성실성 점수가 낮으며 수술시에 전신마취를 했던 환자 그룹(G2)임을 밝혔다.

재미있는 것은 로지스틱 회귀 분석에서는 혈액내 단백질 총량이나 알부민 수치가 섬망의 위험인자가 아닌것으로 나타났지만, 이 두 변인을 Patient-patient network에 Mapping 했더니, 섬망이 발생한 그룹에도 단백질과 알부민 수치가 낮은 것으로 나타났다. 이 두 수치가 환자의 영양상태와 관련 있음 고려했을때, 수술 전에 환자의 영양 상태가 섬망 발생에 영향을 미칠 수 있음을 밝힌 셈이다. 이는 같은 데이터에 로지스텍 회귀분석을 적용했을때는 발견할 수 없던 결과로, TDA 연구의 중요성이 강조되는 부분이다.

본 연구는 2016년 11월에 BMC Psychiatry 학술지에 게제되었다.
저널 바로가기: https://bmcpsychiatry.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12888-016-1079-z



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