Original Article

(10권2호 143-50)

Resting-State Functional Connectivity of Subgenual Cingulate Cortex in Major Depression

우울증 환자의 휴지기 슬밑 띠 피질의 기능적 뇌 연결성

Daewook Ko, MD;So Young Youn, MD;Jean H. Choi, MA; and Yong-Wook Shin, MD, PhD

Department of Psychiatry, Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, Seoul, Korea

Abstract

Objective : The subgenual cingulate cortex, a part of default-mode network, has been known to play a key role in the pathophysiology of depression. The previous studies have reported abnormal functional connectivity between the subgenual cingulate cortex and other brain regions in the patients with depression. The goal of this study was to explore the resting-state functional connectivity of the subgenual cingulate cortex between the patients with depression and healthy subjects.

Methods : Twenty patients with major depression and age- and sex- matched 20 healthy subjects underwent 5-minute resting state fMRI scans. The functional connectivity map in each subject was acquired using seed-based correlation analysis with the seed located in the subgenual cingulate cortex (Talairach coordinates ; x=-10, y=5, z=-10). The functional connectivity maps were calculated using AFNI and compared between the patient and healthy subject group via two-sample T-test using 3dttest++ in AFNI package.

Results : Functional connectivity was decreased between the subgenual cingulate cortex and both sides of fusiform gyrus in depressed subjects. Connectivity was also decreased between the subgenual cingulate cortex and the left cerebellum in the patient group. There was no correlation between the severity of depression and the degree of functional connectivity between the subgenual cingulate cortex and the regions showing decreased functional connectivity.

Conclusion : Decreased resting-state functional connectivity between the subgenual cingulate cortex and both sides of fusiform gyrus, and decreased connectivity between the subgenual cingulate cortex and the left cerebellum found in the patients with major depression in comparison to the healthy subjects might be related to abnormal emotional and cognitive processing of depressed patients.

Keywords

Depression;Functional connectivity;Resting-state fMRI;Subgenual cingulate cortex;Fusiform gyrus;Cerebellum.

FULL TEXT

Address for correspondence : Yong-Wook Shin, M.D., Ph.D., Department of Psychiatry, Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, 88 Olympic-ro 43-gil, Songpa-gu, Seoul 138-736, Korea
Tel : +82-2-3010-3410, Fax : +82-2-485-8381, E-mail : shaman_korea@mac.com

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우울증은 유병율이 높을 뿐만 아니라 자살이라는 심각한 후유증을 가진 질환이다. 따라서 이 질환을 병태생리적인 측면에서 잘 이해하고 그에 따라 적절히 치료하는 것이 중요하다. 그러나 우울증의 병태생리적 기전에 대한 이해는 많이 부족한 실정이다. 우울증의 병태생리적 기전을 뇌영상 연구를 통해 이해하려는 시도들로 과거에는 양전자 단층촬영(PET)과 단일광자 단층촬영(SPECT)을 이용한 뇌기능 연구들이 많았으나 낮은 공간적 해상력과 방사선 노출 등의 문제점이 있어 최근에는 기능성 자기공명영상(fMRI)을 통한 연구들이 많이 이루어지고 있다. 그 중에서도 특정한 자극이 없는 휴식 상태에서의 뇌의 기능적 뇌 연결성 분석을 통한 연구들이 특히 많이 보고되고 있다.1,2,3 일반적으로, 휴지기 기능성 자기공명영상은 피험자가 검은 화면을 지켜보거나 눈을 감고 쉬고 있는 상태에서 수행되기 때문에 인지 기능이 부족하거나,4 정신과적 증상이 심해 복잡한 과제를 수행하기 힘든 환자들도 연구에 참여할 수 있는 장점이 있다.
휴지기 기능성 자기공명영상을 통한 연구들에서 확인된 세 개의 고유 연결망(intrinsic connectivity networks/ICN)에는 기본망(default mode network/DMN), 돌출망(salience network/SN), 중앙실행망(central executive network/CEN)이 있다.5,6,7,8 이 중 기본망은 휴지기 뇌영상에서 가장 뚜렷하게 발견되는 신경망으로, 뒤띠 피질(posterior cingulate cortex)과 배쪽안쪽 이마앞엽 피질(ventromedial prefrontal cortex)을 포함하고9,10 슬밑 앞쪽 띠 피질(subgenual anterior cingulate cortex)까지 확장되어있다.11,12,13,14 기본망은 내적 사고와 반추 과정에 관여하며15 과제가 주어지면 과제 처리를 하는 동안에는 일반적으로 억제되는 것으로 알려져 있다. 기본망을 구성하는 구조물 중 배쪽앞쪽 이마앞엽 피질(ventromedial prefrontal cortex) 노드(node)는 자기-참조(self-referential processing), 사회 인지(social cognitive processes), 가치-기반 의사 결정(value-based decision making), 그리고 정동 조절에 관련된다고 알려져 있다.16,17,18,19 지금까지의 연구들에서 우울증 환자에서는 이러한 기본망을 구성하는 모든 영역에서 비정상적 휴지기 기능적 뇌 연결성이 발견되었다.
우울증 환자에서 기본망의 이상에 대한 최초의 보고는 Greicius 등이 하였는데, 저자들에 따르면 우울증 환자들은 정상인에 비해 슬밑 띠 피질(subgenual cingulate cortex)과 시상(thalamus) 사이의 기능적 뇌 연결성의 증가를 보였다, 또한 우울 삽화의 기간이 슬밑 띠 피질과 시상간의 기능적 뇌 연결성의 정도와 양의 상관관계를 보였다.20 우울증 환자에서 슬밑 띠 피질과 다른 뇌영역 사이의 기능적 뇌 연결성의 이상은 다른 여러 연구들에서도 재현되었다. 한 기능성 자기공명영상 연구에서는 우울증 환자에서 슬밑 앞쪽 띠 피질(subgenual anterior cingulate cortex)과 등쪽안쪽 이마앞엽 피질(dorsomedial prefrontal cortex) 사이의 기능적 뇌 연결성 증가를 보고하였고,21 또 다른 연구에서는 우울증 약물 치료에 반응하는 군과 그렇지 않은 군을 대조하여 기능적 뇌 연결성의 경로를 조사하였는데 두 군간에 슬밑 앞쪽 띠 피질과 가쪽 이마앞엽(lateral prefrontal cortex)을 포함하는 변연-피질 조절장애 모델에 두군간 차이가 난다는 사실을 보고하였다.22 또 다른 성인 우울증 환자를 대상으로 한 연구는 슬밑 앞쪽 띠 피질과 등쪽가쪽 이마앞엽 피질(dorsolateral prefrontal cortex) 사이의 기능적 뇌 연결성 증가를 관찰하였다.23 청소년 우울증 환자 공포스러운 표정이 담긴 그림을 보는 동안의 기능적 뇌 연결성을 본 한 연구에서는 슬밑 띠 피질과 편도체(amygdala) 사이에서는 기능적 뇌 연결성이 증가하는 반면 슬밑 띠 피질과 방추형 이랑(fusiform gyrus), 쐐기앞소엽(precuneus), 섬옆(insula), 중간 이마 이랑(middle frontal gyrus) 사이에서는 기능적 뇌 연결성의 감소를 보고하였다.24 약물 치료가 시작되지 않은 첫 우울증 진단 청소년 환자를 대상으로, 슬밑 앞쪽 띠 피질과 다른 뇌영역들의 기능적 뇌 연결성을 본 연구에서는 슬밑 앞쪽 띠 피질과 양측 섬엽(insula) 사이의 연결성 증가 및 슬밑 앞쪽 띠 피질과 좌측 쐐기앞소엽(precuneus) 사이의 연결성 증가를 보고하였고, 이에 대하여 고유 연결망 내부 및 연결망 사이의 기능적 뇌 연결성 이상이 있다고 고찰하였다.25
이렇듯 우울증 환자의 기본망 이상에서 자주 보고된 슬밑 띠 피질이라는 뇌영역은 다른 검사 도구를 이용한 우울증 연구에서도 많이 언급되었다. 구조적 뇌 영상연구에서는 슬밑 띠 피질의 부피가 정상인에 비하여 작다고 보고 되었다.26,27,28 양전자 단층촬영을 이용한 연구들에서는 우울증 환자에서 정상인에 비하여 해당 영역의 대사가 증가한다고 보고되었고,29,30 우울 증상의 심각도와 해당 영역에서의 포도당 대사가 양의 상관관계를 가지는 것도 보고된 바 있다.31 슬밑 띠 피질의 기능과 관련하여 정상인을 대상으로 한 기능성 자기공명영상 연구에서는 피험자가 유쾌하거나 혹은 불쾌한 감정을 불러 일으키는 단어를 보고 그 감정가를 매길 때 가장 활성화되는 부위로 알려져 있다.32 뿐만 아니라 슬밑 앞쪽 띠 피질이 감정 조절 및 우울증의 발생에 중요한 부위로 여겨진다는 사실은 다른 연구 결과들에서도 뒷받침된다.31,33,34,35,36,37,38,39,40 일부 연구자들은 성인 우울증의 병태생리와 관련하여 슬밑 띠 피질을 포함하는 변연-피질 신경회로 내의 기능적 이상이 우울증의 감정, 인지적 기능 장애를 유발할 것이라는 가설을 제시하였다.41,42
이전 연구들에서 우울증 환자들의 슬밑 띠 피질이 우울증의 병태생리에 중요한 역할을 하는 것이 시사되었으나 슬밑띠 피질과 다른 뇌영역과의 연결성의 변화를 본 연구들의 결과에서는 슬밑 앞쪽 띠 피질과 등쪽안쪽 이마앞엽 피질21 혹은 등쪽가쪽 이마앞엽 피질 사이의 기능적 뇌 연결성이 증가되어 있기도 하고23 청소년 우울증 환자에서는 슬밑 띠 피질과 편도체 사이의 기능적 뇌 연결성이 증가하는 반면, 슬밑 띠 피질과 방추형 이랑 등에서는 기능적 뇌 연결성이 감소되어 있기도 하는 등24 일관성 있는 결과를 발견하기 어렵다. 국내에서는 우울증 환자를 대상으로 슬밑 띠 피질의 기능적 뇌 연결성 이상을 본 연구는 아직 없다. 따라서 본 연구에서는 휴지기 기능성 자기공명영상 촬영을 통하여 슬밑 띠 피질을 발화점(seed point)으로 설정하여 이 영역과 뇌의 다른 영역들 사이의 기능적 뇌 연결성을 알아보고, 우울증 환자와 정상 대조군에서 이 기능적 뇌 연결성에 차이가 있는지 알아보고자 하였으며, 또한 기능적 뇌 연결성의 정도와 우울 증상의 심각도와의 상관관계를 확인하고자 하였다.

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환자들은 서울아산병원 정신건강의학과 외래를 통해 모집하였다. DSM-IV 진단 기준에 따른 주요우울장애 환자이면서, 한국어를 모국어로 사용하는 한국인이며, 정상 또는 정상으로 교정된 시력을 가진 피험자를 연구에 포함시켰다. DSM 에 따른 구조화된 임상 면담(Structured Clinical Interview for DSM-IV/SCID)에 따라 주요우울장애가 아닌 다른 정신건강의학과적인 질환이 있거나, 신경학적 질환, 물질 남용 및 두부 외상의 과거력이 있는 사람은 배제 되었다. 그리하여 20명(남 7명/여 13명)의 DSM-IV 진단 기준에 따른 주요우울장애 환자와 연령 및 성별이 매치된 20명의 건강한 대조군이 연구에 참여하였다.
우울증 환자들의 우울 증상의 심각도는 병원 불안 우울 척도(mean=24.50, SD=7.15/Hospital anxiety and depression scale/HADS), 환자 건강 설문지(mean=15.90, SD=6.51/Patient Health Questionnaire/PHQ-9), 벡 우울척도(mean=23.4, SD=11.1/Beck Depression Inventory/BDI/Beck et al., 1961), 몽고메리 아스버그 우울 척도(mean=27.1, SD=7.6/Montgomery Asberg Depression Rating Scale/MADRS)로 평가하였다.
환자들의 평균 나이는 35.9세(SD=5.6)였고, 평균 발병 연령은 29.1세(SD=7.9)였으며, 평균 질병 이환 기간은 4.9년(SD=4.7)으로 나타났다. 모든 우울증 환자들은 연구 당시 정신건강의학과에서 진료를 받고 투약을 하고 있었다. 항우울제의 경우 SSRI(selective serotonin reabsorption inhibitor)를 단독으로 사용한 사람이 9명, SNRI(serotonin norepinephrine reuptake inhibitor)를 단독으로 사용한 사람이 4명, NDRI(Norepinephrine-dopamine reuptake inhibitor)를 단독으로 사용한 사람이 1명, SSRI와 SNRI를 함께 사용한 사람이 1명, SSRI와 NDRI를 함께 사용한 사람이 1명, SSRI와 NaSSA(Norepinephrine-dopamine reuptake inhibitor)를 함께 사용한 사람이 1명, SNRI와 NaSSA를 함께 사용한 사람이 2명이었다, 항우울제를 포함하여 다른 정신건강의학과적 투약이 병행된 경우가 16명, 항우울제에 항정신병제가 병행된 경우가 5명이 있었으며, 그 외에 수면을 위한 목적의 투약(트라조돈) 만 사용된 경우가 1명 있었다.
건강한 대조군은 지역 사회에서 광고를 통하여 모집되었고, 비환자를 위한 DSM 에 따른 구조화된 임상 면담(Structured Clinical Interview for DSM-IV-TR, Non-patient edition/SCID-NP)을 통하여 정신건강의학과적 질환의 과거력이 없고, 신경과적 질환, 물질 남용 및 두부 외상의과거력이 없음을 확인하였다. 대조군의 평균 나이는 35.7세(SD=6.1)였다. 건강한 대조군에서 병원 불안과 우울척도 상 평균 10.5 점(SD=4.4), 환자 건강 설문지 상 평균 3.2점(SD=3.4)으로 유의한 불안 및 우울 증상은 없다고 판단하였고 우울증 환자를 대상으로 시행되었던 벡 우울척도, 몽고메리 아스버그 우울 척도는 시행하지 않았다. 모든 피험자들은 참여에 대하여 소정(5만원)의 교통비를 지급 받았다. 본 연구는 서울아산병원 임상연구심의위원회의 승인을 받았으며, 모든 참여자에게 연구의 목적과 방법에 대해 설명한 뒤 서면으로 동의를 받았다.

영상 획득
뇌영상 촬영에는 고려대학교 뇌영상센터(KUBIC)의 3.0-T MRI 장비(SIEMENS MAGNETOM Trio Tim syngo)를 사용하였다. 모든 피험자들은 휴식 상태의 스캔 동안 눈을 뜨고 휴식을 취하도록 지시를 받았다. 자화 준비 고속 경사에코(magnetization prepared rapid acquisition gradient echo : MPRAGE) MRI 신호를 사용하여 고해상도의 해부학적인 영상을 얻었다160 sagittal slices, 1.0×1.0×1.2 mm3 voxels, field of view(FOV) 256×240 mm2, repetition time(TR) 2300 ms, echo time(TE) 2.91 ms, flip angle 9°. 스캔 시간은 가속 계수를 2로 한, 일반화된 부분적 병렬 인수 자동 교정화(generalized auto-calibrating partially parallel acquisition/GRAPPA) 모드를 적용하여 303초 동안 촬영하였다.
전체 뇌의 혈류 산소 수준(Blood oxygen level dependent/BOLD)에 따른 기능적 영상은 에코 평면 경사 에코 펄스 연쇄(echo-planar gradient echo pulse sequence)를 사용하여 266초 동안 촬영하였다(TR=2,000 ms, TE=30 ms, field of view=240×240 mm2, voxel size 3.8×3.8×4.0 mm3, slice thickness=4 mm, GRAPPA 가속 계수=2).

영상 분석
전처리 단계로 극점완화(despiking), 절편삽익 획득에 따른 시간적 교정, 그리고 머리 움직임 교정을 통해서 첫째 스캔 이미지로 각 기능적 뇌영상 볼륨의 방향을 조정하는 작업들을 하였으며 이 작업들은 모두 AFNI(Analysis of Functional NeuroImages) 를 이용하였다.43 잡음과 백질, 뇌실에 연관된 심장 및 호흡에서 비롯된 생리적 신호와 코일과 같은 기계적 원인으로부터 비롯된 잡음 신호들은 ANATICOR 방법44을 사용하여 제거하였다.
전처리된 기능성 영상들은 AFNI 패키지 내에 있는 N27 표준뇌를 이용하여 Talairach 공간으로 변환한 후 AFNI 프로그램내에 있는 3dfim+ 명령어를 사용하여 슬밑 띠 피질에서 관심영역(Region of Interest/ROI)을 정하고 이를 발화점으로 하여 추출된 신호의 시계열과 상관관계를 가지는 전체 뇌의 상관계수 지도를 계산하였다. 발화점으로 삼은 관심영역은 우울증에서 슬밑 띠 피질의 기능적 뇌 연결성의 이상을 최초로 보고한 기존 연구20에서 제시된 부위를 사용하였다(Talairach 공간좌표 x=-10, y=5, z=-10, 반경 8 mm)(Figure 1). 상관 계수 값은 Fisher's Z-변환을 통하여 표준화 하였고 그룹 비교 분석 전 7 mm 가우시안 필터를 통해 스무딩(smoothing)하였다. 이렇게 표준화된 상관계수 값들의 군간 차이를 확인하기 위해 AFNI 패키지내에 있는 3dttest++을 이용하여 두 표본 T-검정(T-test)을 실시하였다. 결과로 나온 t 확률 지도는 AFNI 패키지의 3dClustSim을 사용하여 몬테 칼로 시뮬레이션(Monte Carlo simulations)을 통한 다중비교 교정을 실시하고 48개 이상의 복셀(voxel) 군집을 가진 부위만 선택하였다(복셀 크기 2×2×2 mm, 클러스터 수준 p<0.05).
위에서 실시한 통계분석에서 그룹 차이를 보이는 뇌 부위를 다시 관심영역으로 잡아 그 부위에서 우울증 환자 개인별로 슬밑 띠 피질과의 상관계수를 추출하고 이 값들이 우울증 환자들의 병원 불안과 우울 척도, 벡 우울척도, 몽고메리 아스버그 우울 척도 점수들과 상관관계가 있는지 알아보기 위해 상관분석을 실시하였다. 상관분석은 매트랩(MATLAB)45의 통계 패키지를 사용하였다.

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우울증 환자군에서 정상 대조군에 비해 슬밑 띠 피질과 좌측 방추형 이랑/좌측 소뇌(Cerebellum), 그리고 우측 방추형 이랑 사이의 기능적 뇌 연결성이 감소하였다(Figure 1, Table 2).
우울증 환자에서 슬밑 띠 피질과의 기능적 뇌 연결성이 저하된 것으로 나온 양측 방추이랑에서 추출한 상관계수는 병원 불안 우울 척도, 환자 건강 설문지, 벡 우울척도, 몽고메리 아스버그 우울 척도 점수들과는 상관성을 보이지 않았다.

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본 연구를 통하여 휴지기 상태에서 우울증 환자에서 정상 대조군에 비해, 슬밑 띠 피질과 양측 방추형 이랑 그리고 슬밑 띠 피질과 좌측 소뇌 사이의 기능적 뇌 연결성이 감소한다는 사실을 발견하였다. 이는 슬밑 띠 피질과 시상 사이의 기능적 뇌 연결성 증가,20 슬밑 앞쪽 띠 피질과 등쪽안쪽 이마앞엽 피질 사이의 연결성 증가,21 슬밑 앞쪽 띠 피질과 등쪽가쪽 이마앞엽 피질 사이의 연결성 증가23를 보고한 이전 연구들과 다른 결과이다. 그러나 청소년 우울증 환자를 대상으로 한 일례의 기능성 자기공명영상 연구24에서 본 연구의 결과와 유사하게 슬밑 앞쪽 띠 피질과 편도 사이의 증가된 기능적 뇌 연결성과 함께, 슬밑 앞쪽 띠 피질과 방추형 이랑 사이의 기능적 뇌 연결성 감소를 보고하였다.
슬밑 앞쪽 띠 피질은 감정적 정보의 처리33,46에 연관된 부위로 알려져 있으며, 이는 정상 인구를 대상으로 한 연구47,48와 정동 장애를 대상으로 한 연구들 모두에서 보고된 바 있다. 우울증 환자들을 대상으로 한 연구에서 우울증 환자의 슬밑 앞쪽 띠 피질의 크기와 기능이 정상인에 비하여 감소하였고,27 슬밑 앞쪽 띠 피질을 심부 뇌 자극술(deep brain stimulation)로 자극하면 우울 증상이 완화되는 것을 보고하였다.38 한편, 슬밑 앞쪽 띠 피질은 얼굴 표정을 보는 것으로 유발된 감정적 정보의 처리에도 관여한다고 알려져 있다.49 최근의 얼굴 표정 자극을 이용한 기능성 자기공명영상 연구에서는 기하학적 모양과 매칭된 얼굴 표정에 의해서 슬밑 앞쪽 띠 피질의 활성화가 유발되었다.50 다른 기능성 자기공명영상 연구에서는 피험자가 얼굴 표정을 볼 때 우울증 환자들은 슬밑 앞쪽 띠 피질의 활성도가 정상인의 경우보다 증가하였다.51 우울증, 조울증 환자를 대상으로 한 양전자단층촬영 연구에서는 불안 척도 점수와 슬밑 앞쪽 띠 피질의 대사가 양의 상관관계를 나타냈다.31 요약하면 슬밑 앞쪽 띠 피질은 감정적 정보 중에서도 얼굴 표정을 인지하는 과정에서 일어나는 감정적 정보를 처리하는데 관여하며, 우울증과 같은 정동 장애에서 그 증상의 정도에 비례하여 슬밑 앞쪽 띠 피질의 활성도가 높아진다는 사실을 알 수 있다.
한편 방추형 이랑은 색상 정보의 처리 및 얼굴과 신체의 인식에 해당하는 작업을 처리하는 영역이라고 알려져 있다.52,53,54,55 우울증 환자를 대상으로 한 기능성 자기공명영상 연구 결과에 따르면 우울증 환자에게 부정적인 얼굴 표정을 보여 주었을 때 방추형 이랑의 활성도가 우울 증상과 양의 상관관계를 보였다.56 또한 우울증 환자들은 슬픈 표정을 보았을 때 방추형 이랑의 활성도가 증가한 반면 기쁜 얼굴에 대해서는 감소된 활성도를 보여 우울한 기분과 일치되는 얼굴 표정의 처리 과정에 관여하는 것으로 알려져 있다.57 또 다른 기능성 자기공명영상 연구에서는 우울증 환자에서 우측 방추형 이랑의 활성도와 환자가 인식하는 얼굴 표정 자극에 나타난 슬픔의 정도가 양의 상관관계가 있다고 보고하였다.58 결국, 방추형 이랑의 역할은 단순한 얼굴 인식뿐만 아니라 얼굴 표정에서 부정적인 감정을 지각하는데 관여하며 우울증 환자에서 더욱 활성도가 높아지는 부위라고 생각할 수 있다.
한편, 청소년 우울증 환자들이 부정적 감정 자극을 평가하도록 하고 그동안 슬밑 앞쪽 띠 피질과 다른 뇌영역들 사이의 기능적 뇌 연결성을 본 연구에서는 청소년 우울증 환자에서 슬밑 앞쪽 띠 피질과 편도 사이의 증가된 기능적 뇌 연결성 뿐 아니라, 본 연구의 결과와 유사하게 슬밑 앞쪽 띠 피질과 방추형 이랑, 섬엽/조가비핵 등과의 사이에서 유의하게 감소된 기능적 뇌 연결성을 보고하였으며, 연구자들은 그 결과의 해석에서 슬밑 앞쪽 띠 피질과 표정을 처리하는 영역인 방추형 이랑과의 감소된 기능적 결합은 왜 이 연구에 참여한 우울증 환자들이 감정 평가에서 정상인보다 낮은 지각적 민감성을 보였는지 설명해줄 수 있다고 하였다.24
슬밑 앞쪽 띠 피질과 방추형 이랑 사이의 감소된 기능적 뇌 연결성을 명쾌하게 설명해 줄 수 있는 기존 연구 결과와 해석은 찾아보기 어렵다. 그러나 앞서 제시되었던 이전 연구들을 요약하면 슬밑 앞쪽 띠 피질과 방추형 이랑 모두 부정적 감정을 유발하는 표정을 처리하는데 관여하며 감정 자극을 처리하는 동안 우울증 환자에서 정상인에서 보다 높은 활성도를 보이는 부위로 이는 정상인에 비하여 감정적 자극을 처리하는 효율성이 떨어지는 것을 시사한다고 추정해 볼 수 있다. 뇌영역의 높은 활성도가 효율성의 결여를 시사하는 한 예로써, 조현병 환자를 대상으로 한 기능성 자기공명영상 연구에서는 연구의 초점이 되는 등쪽가쪽 이마앞엽 피질의 활성도가 정상인에 비해 증가한 반면, 실제 작업에 대한 수행능력은 떨어지는 결과를 보였다.59 또 다른 기능성 자기공명영상 연구에 따르면 작업중 경도 인지 장애 환자에서 정상인에 비해 증가된 해마(hippocampus)의 활성도를 보였다.60 여기에 본 연구 결과에서 추가적으로 덧붙일 수 있는 것은 우울증 환자에서 휴지기에 슬밑 앞쪽 띠 피질과 방추형 이랑 사이의 기능적 뇌 연결성이 감소했다는 사실이다. 이것은 비슷한 기능을 하는 두 뇌 부위의 감정 자극의 처리를 위한 상호보완적 기능이 잘 이루어지지 않을 가능성을 제시하며, 이러한 상태가 자극 중이 아닌 휴식 중이라고 해도 드러나는 것으로 해석해 볼 수 있다.
기본망의 생리적 특성과 관련해서 다른 설명도 가능하다. 기본망은 휴지기에는 활성도가 증가하지만 과제를 수행하는 시기에는 활성도가 저하되는 특징이 있다. 최근 Biyu He는 기본망 뿐만 아니라 뇌의 80% 이상되는 광범위한 영역에서 과제 때의 뇌 활성도가 증가하면 휴지기 뇌 활성도가 감소하고 반대로 휴지기 뇌 활성도가 증가하면 과제때의 뇌 활성도가 감소하는 것을 보고하였다. 따라서 휴지기에 우울증 환자들에서 보이는 슬밑 앞쪽 띠 피질과 방추형 이랑 사이의 감소된 기능적 뇌 연결성은 감정자극 과제들을 처리할 때 우울증 환자들이 보인 슬밑 앞쪽 띠 피질과 방추형 이랑의 과활성화와 대칭이 되는 소견이다.
방추형 이랑과 함께 소뇌의 일부분도 우울증 환자에서 정상 대조군에 비해 유의하게 감소한 슬밑 띠 피질과의 기능적 뇌 연결성을 보였다. 소뇌는 인지 기능 조절과 감정 처리 과정에 관여하며61,62,63,64 우울증의 병태 생리에 중요한 역할을 할 것 이라고 보고 된 바 있다.61,65,66,67,68,69,70,71,72 투약을 하지 않은 우울증 환자를 대상으로 한 기능성 자기공명영상 연구에서 우울증 환자들은 소뇌와 앞쪽 띠 피질, 배쪽안쪽 이마앞엽 피질, 배쪽가쪽 이마앞엽 피질, 측두 이랑, 방추형 이랑 등의 대뇌피질 사이의 기능적 뇌 연결성에 이상이 있었다.73 또 치료 저항성 우울증 환자와 치료 민감성 우울증 환자를 나누어 실시한 기능성 자기공명영상 연구에서는 두 우울증 환자군 모두에서 기본망과 소뇌 사이의 기능적 뇌 연결성이 감소했으나 치료 저항성 우울증 환자에서 기능적 뇌 연결성의 감소가 더 크다는 결과를 보여주었다.74 본 연구의 슬밑 띠 피질과 좌측 소뇌 사이의 기능적 뇌 연결성 감소라는 결과는 소뇌와 대뇌 피질 사이의 기능적 뇌 연결성의 감소가 우울증 환자의 인지 기능 및 감정적 기능의 장애와 관계 있다는 이전 연구들을 지지하는 결과이다.
본 연구의 제한점으로는 적은 수의 피험자를 들 수가 있겠으며, 향후 더 많은 수의 피험자를 대상으로 한 유사한 후속 연구들을 통해 본 연구의 결과가 추가적, 반복적으로 검증될 필요성이 있겠다. 본 연구에서 우울증 환자에서 정상 대조군에 비해 유의하게 감소한 슬밑 띠 피질과 양측 방추형 이랑 그리고 좌측소뇌 사이의 기능적 뇌 연결성 정도는 환자들의 증상과는 상관관계를 보이지 않았다. 이는 비교적 적은피험자 수에서 비롯되었을 수 있으며, 우울증 환자들의 증상 및 약물 치료의 다양성이 교란 요인으로서 작용했을 수 있다.
본 연구에서는 휴지기 기능성 자기공명 영상을 이용하여 정상인과 우울증 환자에서 슬밑 띠 피질과 다른 뇌영역들 간의 기능적 뇌 연결성을 조사하였으며 그 중 양측 방추형 이랑과 좌측 소뇌에서 정상인에 비하여 우울증 환자에서 슬밑 띠 피질과의 기능적 뇌 연결성이 감소한 것을 발견하였다. 이는 슬밑 띠 피질과 방추형 이랑에서 관여한다고 알려진 감정 자극 처리의 이상과 관련이 있음을 시사한다.

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휴식 상태에서 우울증 환자는 정상 대조군에 비해, 슬밑 띠 피질과 양측 방추형 이랑과 좌측 소뇌 사이의 기능적 뇌 연결성이 감소하였고 이는 우울증 환자에서 상기 영역들이 관여하는 감정 자극 처리 혹은 인지 과정의 이상과 관련이 있을 가능성을 시사한다.

REFERENCES

  1. Biswal B, Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magnetic resonance in medicine: Official Journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine/Society of Magnetic Resonance in Medicine 1995;34:537-541.

  2. Xiong J, Parsons LM, Gao JH, Fox PT. Interregional connectivity to primary motor cortex revealed using MRI resting state images. Human Brain Mapping 1999;8:151-156.

  3. Hampson M, Peterson BS, Skudlarski P, Gatenby JC, Gore JC. Detection of functional connectivity using temporal correlations in MR images. Human Brain Mapping 2002;15:247-262.

  4. Greicius M. Resting-state functional connectivity in neuropsychiatric disorders. Current Opinion In Neurology 2008;21:424-430.

  5. Greicius MD, Krasnow B, Reiss AL, Menon V. Functional connectivity in the resting brain: a network analysis of the default mode hypothesis. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2003;100:253-258.

  6. Seeley WW, Menon V, Schatzberg AF, Keller J, Glover GH, Kenna H, et al. Dissociable intrinsic connectivity networks for salience processing and executive control. The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience 2007;27:2349-2356.

  7. Fox MD, Corbetta M, Snyder AZ, Vincent JL, Raichle ME. Spontaneous neuronal activity distinguishes human dorsal and ventral attention systems. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2006;103:10046-10051.

  8. Beckmann CF, DeLuca M, Devlin JT, Smith SM. Investigations into resting-state connectivity using independent component analysis. Philosophical Transactions of the Royal Society of London Series B, Biological Sciences 2005;360:1001-1013.

  9. Fox MD, Raichle ME. Spontaneous fluctuations in brain activity observed with functional magnetic resonance imaging. Nature Reviews Neuroscience 2007;8:700-711.

  10. Fox MD, Snyder AZ, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC, Raichle ME. The human brain is intrinsically organized into dynamic, anticorrelated functional networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2005;102:9673-9678.

  11. Menon V. Large-scale brain networks and psychopathology: a unifying triple network model. Trends in Cognitive Sciences 2011;15:483-506.

  12. Smith SM, Fox PT, Miller KL, Glahn DC, Fox PM, Mackay CE, et al. Correspondence of the brain's functional architecture during activation and rest. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2009;106:13040-13045.

  13. Uddin LQ, Supekar KS, Ryali S, Menon V. Dynamic reconfiguration of structural and functional connectivity across core neurocognitive brain networks with development. The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience 2011;31:18578-18589.

  14. Thomason ME, Dennis EL, Joshi AA, Joshi SH, Dinov ID, Chang C, et al. Resting-state fMRI can reliably map neural networks in children. NeuroImage 2011;55:165-175.

  15. Raichle ME, MacLeod AM, Snyder AZ, Powers WJ, Gusnard DA, Shulman GL. A default mode of brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2001;98:676-682.

  16. Spreng RN, Mar RA, Kim AS. The common neural basis of autobiographical memory, prospection, navigation, theory of mind, and the default mode: a quantitative meta-analysis. Journal of Cognitive Neuroscience 2009;21:489-510.

  17. Amodio DM, Frith CD. Meeting of minds: the medial frontal cortex and social cognition. Nature Reviews Neuroscience 2006;7:268-277.

  18. Rangel A, Camerer C, Montague PR. A framework for studying the neurobiology of value-based decision making. Nature Reviews Neuroscience 2008;9:545-556.

  19. Etkin A, Egner T, Kalisch R. Emotional processing in anterior cingulate and medial prefrontal cortex. Trends in Cognitive Sciences 2011;15:85-93.

  20. Greicius MD, Flores BH, Menon V, Glover GH, Solvason HB, Kenna H, et al. Resting-state functional connectivity in major depression: abnormally increased contributions from subgenual cingulate cortex and thalamus. Biological Psychiatry 2007;62:429-437.

  21. Sheline YI, Price JL, Yan Z, Mintun MA. Resting-state functional MRI in depression unmasks increased connectivity between networks via the dorsal nexus. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2010;107:11020-11025.

  22. Seminowicz DA, Mayberg HS, McIntosh AR, Goldapple K, Kennedy S, Segal Z, et al. Limbic-frontal circuitry in major depression: a path modeling metanalysis. NeuroImage 2004;22:409-418.

  23. Hamilton JP, Chen G, Thomason ME, Schwartz ME, Gotlib IH. Investigating neural primacy in Major Depressive Disorder: multivariate Granger causality analysis of resting-state fMRI time-series data. Molecular Psychiatry 2011;16:763-472.

  24. Ho TC, Yang G, Wu J, Cassey P, Brown SD, Hoang N, et al. Functional connectivity of negative emotional processing in adolescent depression. Journal of Affective Disorders 2014;155:65-74.

  25. Connolly CG, Wu J, Ho TC, Hoeft F, Wolkowitz O, Eisendrath S, et al. Resting-state functional connectivity of subgenual anterior cingulate cortex in depressed adolescents. Biological Psychiatry 2013;74:898-907.

  26. Botteron KN, Raichle ME, Drevets WC, Heath AC, Todd RD. Volumetric reduction in left subgenual prefrontal cortex in early onset depression. Biological Psychiatry 2002;51:342-344.

  27. Drevets WC, Price JL, Simpson JR Jr, Todd RD, Reich T, Vannier M, et al. Subgenual prefrontal cortex abnormalities in mood disorders. Nature 1997;386:824-827.

  28. Ongur D, Drevets WC, Price JL. Glial reduction in the subgenual prefrontal cortex in mood disorders. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 1998;95:13290-13295.

  29. Drevets WC, Bogers W, Raichle ME. Functional anatomical correlates of antidepressant drug treatment assessed using PET measures of regional glucose metabolism. European neuropsychopharmacology: The Journal of the European College of Neuropsychopharmacology 2002;12:527-544.

  30. Kennedy SH, Evans KR, Kruger S, Mayberg HS, Meyer JH, McCann S, et al. Changes in regional brain glucose metabolism measured with positron emission tomography after paroxetine treatment of major depression. The American Journal of Psychiatry 2001;158:899-905.

  31. Osuch EA, Ketter TA, Kimbrell TA, George MS, Benson BE, Willis MW, et al. Regional cerebral metabolism associated with anxiety symptoms in affective disorder patients. Biological Psychiatry 2000;48:1020-1023.

  32. Maddock RJ, Garrett AS, Buonocore MH. Posterior cingulate cortex activation by emotional words: fMRI evidence from a valence decision task. Human Brain Mapping 2003;18:30-41.

  33. Bush G, Luu P, Posner MI. Cognitive and emotional influences in anterior cingulate cortex. Trends in Cognitive Sciences 2000;4:215-222.

  34. Freedman LJ, Insel TR, Smith Y. Subcortical projections of area 25 (subgenual cortex) of the macaque monkey. The Journal of Comparative Neurology 2000;421:172-188.

  35. Vogt BA. Pain and emotion interactions in subregions of the cingulate gyrus. Nature Reviews Neuroscience 2005;6:533-544.

  36. Kennedy SH, Konarski JZ, Segal ZV, Lau MA, Bieling PJ, McIntyre RS, et al. Differences in brain glucose metabolism between responders to CBT and venlafaxine in a 16-week randomized controlled trial. The American Journal of Psychiatry 2007;164:778-788.

  37. Mayberg HS, Brannan SK, Tekell JL, Silva JA, Mahurin RK, McGinnis S, et al. Regional metabolic effects of fluoxetine in major depression: serial changes and relationship to clinical response. Biological Psychiatry 2000;48:830-843.

  38. Mayberg HS, Lozano AM, Voon V, McNeely HE, Seminowicz D, Hamani C, et al. Deep brain stimulation for treatment-resistant depression. Neuron 2005;45:651-660.

  39. Johansen-Berg H, Gutman DA, Behrens TE, Matthews PM, Rushworth MF, Katz E, et al. Anatomical connectivity of the subgenual cingulate region targeted with deep brain stimulation for treatment-resistant depression. Cerebral Cortex 2008;18:1374-1383.

  40. Lozano AM, Mayberg HS, Giacobbe P, Hamani C, Craddock RC, Kennedy SH. Subcallosal cingulate gyrus deep brain stimulation for treatment-resistant depression. Biological Psychiatry 2008;64:461-467.

  41. Mayberg HS. Modulating dysfunctional limbic-cortical circuits in depression: towards development of brain-based algorithms for diagnosis and optimised treatment. British Medical Bulletin 2003;65:193-207.

  42. Drevets WC, Price JL, Furey ML. Brain structural and functional abnormalities in mood disorders: implications for neurocircuitry models of depression. Brain Structure & Function 2008;213:93-118.

  43. Cox RW. AFNI: software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages. Computers and Biomedical Research, An International Journal 1996;29:162-173.

  44. Jo HJ, Saad ZS, Simmons WK, Milbury LA, Cox RW. Mapping sources of correlation in resting state FMRI, with artifact detection and removal. NeuroImage 2010;52:571-582.

  45. Gilat A. MATLAB: an introduction with applications (4th ed). Hoboken, NJ: J. Wiley & Sons;2011.

  46. Whalen PJ, Bush G, McNally RJ, Wilhelm S, McInerney SC, Jenike MA, et al. The emotional counting Stroop paradigm: a functional magnetic resonance imaging probe of the anterior cingulate affective division. Biological Psychiatry 1998;44:1219-1228.

  47. Zald DH, Mattson DL, Pardo JV. Brain activity in ventromedial prefrontal cortex correlates with individual differences in negative affect. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 2002;99:2450-2454.

  48. Kohn N, Falkenberg I, Kellermann T, Eickhoff SB, Gur RC, Habel U. Neural correlates of effective and ineffective mood induction. Social Cognitive and Affective Neuroscience 2014;9:864-872.

  49. Bzdok D, Langner R, Hoffstaedter F, Turetsky BI, Zilles K, Eickhoff SB. The modular neuroarchitecture of social judgments on faces. Cerebral Cortex 2012;22:951-961.

  50. Ball TM, Sullivan S, Flagan T, Hitchcock CA, Simmons A, Paulus MP, et al. Selective effects of social anxiety, anxiety sensitivity, and negative affectivity on the neural bases of emotional face processing. NeuroImage 2012;59:1879-1887.

  51. Gotlib IH, Sivers H, Gabrieli JD, Whitfield-Gabrieli S, Goldin P, Minor KL, et al. Subgenual anterior cingulate activation to valenced emotional stimuli in major depression. Neuroreport 2005;16:1731-1734.

  52. Weiner KS, Golarai G, Caspers J, Chuapoco MR, Mohlberg H, Zilles K, et al. The mid-fusiform sulcus: a landmark identifying both cytoarchitectonic and functional divisions of human ventral temporal cortex. NeuroImage 2014;84:453-465.

  53. Weiner KS, Grill-Spector K. Sparsely-distributed organization of face and limb activations in human ventral temporal cortex. NeuroImage 2010;52:1559-1573.

  54. Haxby JV, Horwitz B, Ungerleider LG, Maisog JM, Pietrini P, Grady CL. The functional organization of human extrastriate cortex: a PET-rCBF study of selective attention to faces and locations. The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience 1994;14:6336-6353.

  55. Kanwisher N, McDermott J, Chun MM. The fusiform face area: a module in human extrastriate cortex specialized for face perception. The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience 1997;17:4302-4311.

  56. Demenescu LR, Renken R, Kortekaas R, van Tol MJ, Marsman JB, van Buchem MA, et al. Neural correlates of perception of emotional facial expressions in out-patients with mild-to-moderate depression and anxiety. A multicenter fMRI study. Psychological Medicine 2011;41:2253-2264.

  57. Stuhrmann A, Suslow T, Dannlowski U. Facial emotion processing in major depression: a systematic review of neuroimaging findings. Biology of Mood & Anxiety Disorders 2011;1:10.

  58. Surguladze S, Brammer MJ, Keedwell P, Giampietro V, Young AW, Travis MJ, et al. A differential pattern of neural response toward sad versus happy facial expressions in major depressive disorder. Biological Psychiatry 2005;57:201-209.

  59. Manoach DS, Press DZ, Thangaraj V, Searl MM, Goff DC, Halpern E, et al. Schizophrenic subjects activate dorsolateral prefrontal cortex during a working memory task, as measured by fMRI. Biological Psychiatry 1999;45:1128-1137.

  60. Dickerson BC, Salat DH, Greve DN, Chua EF, Rand-Giovannetti E, Rentz DM, et al. Increased hippocampal activation in mild cognitive impairment compared to normal aging and AD. Neurology 2005;65:404-411.

  61. Allen G, Buxton RB, Wong EC, Courchesne E. Attentional activation of the cerebellum independent of motor involvement. Science 1997;275:1940-1943.

  62. Gao JH, Parsons LM, Bower JM, Xiong J, Li J, Fox PT. Cerebellum implicated in sensory acquisition and discrimination rather than motor control. Science 1996;272:545-547.

  63. Konarski JZ, McIntyre RS, Grupp LA, Kennedy SH. Is the cerebellum relevant in the circuitry of neuropsychiatric disorders? Journal of Psychiatry & Neuroscience: JPN 2005;30:178-186.

  64. Middleton FA, Strick PL. Anatomical evidence for cerebellar and basal ganglia involvement in higher cognitive function. Science 1994;266:458-461.

  65. Frodl T, Bokde AL, Scheuerecker J, Lisiecka D, Schoepf V, Hampel H, et al. Functional connectivity bias of the orbitofrontal cortex in drug-free patients with major depression. Biological Psychiatry 2010;67:161-167.

  66. Lee HY, Tae WS, Yoon HK, Lee BT, Paik JW, Son KR, et al. Demonstration of decreased gray matter concentration in the midbrain encompassing the dorsal raphe nucleus and the limbic subcortical regions in major depressive disorder: an optimized voxel-based morphometry study. Journal of Affective Disorders 2011;133:128-136.

  67. Liu Z, Xu C, Xu Y, Wang Y, Zhao B, Lv Y, et al. Decreased regional homogeneity in insula and cerebellum: a resting-state fMRI study in patients with major depression and subjects at high risk for major depression. Psychiatry Research 2010;182:211-215.

  68. Peng J, Liu J, Nie B, Li Y, Shan B, Wang G, et al. Cerebral and cerebellar gray matter reduction in first-episode patients with major depressive disorder: a voxel-based morphometry study. European Journal of Radiology 2011;80:395-399.

  69. Soares JC, Mann JJ. The anatomy of mood disorders--review of structural neuroimaging studies. Biological Psychiatry 1997;41:86-106.

  70. Alalade E, Denny K, Potter G, Steffens D, Wang L. Altered cerebellar-cerebral functional connectivity in geriatric depression. PloS One 2011;6:e20035.

  71. Liu L, Zeng LL, Li Y, Ma Q, Li B, Shen H, et al. Altered cerebellar functional connectivity with intrinsic connectivity networks in adults with major depressive disorder. PloS One 2012;7:e39516.

  72. Zeng LL, Shen H, Liu L, Wang L, Li B, Fang P, et al. Identifying major depression using whole-brain functional connectivity: a multivariate pattern analysis. Brain: A Journal of Neurology 2012;135:1498-1507.

  73. Ma Q, Zeng LL, Shen H, Liu L, Hu D. Altered cerebellar-cerebral resting-state functional connectivity reliably identifies major depressive disorder. Brain Research 2013;1495:86-94.

  74. Guo W, Liu F, Xue Z, Gao K, Liu Z, Xiao C, et al. Abnormal resting-state cerebellar-cerebral functional connectivity in treatment-resistant depression and treatment sensitive depression. Progress in Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry 2013;44:51-57.