우울증은 흔하지만 복잡한 정신 건강 문제로, 전 세계 수백만 명에게 영향을 미칩니다. 우울증의 유병률과 오랜 임상 역사를 고려하더라도, 우울증 치료는 여전히 많은 도전 과제가 따릅니다. 우울증 진단은 훈련된 임상의의 주관적 보고 해석에 의존하며, 사람이 우울증에 걸리기 위한 증상의 올바른 배열을 갖출 수 있는 방법은 200가지가 넘습니다. 실제로 두 명의 우울증 환자는 집중력이 없다는 같은 자가 보고 증상을 공유할 수 있습니다. 이러한 우울증의 이질성은 증상과 치료 반응이 개인 간에 크게 다를 수 있음을 의미하며, 이는 치료를 받기 위해 노력하는 환자들에게 긴 치료 여정을 초래할 수 있습니다.
하지만 오늘날 정신과 의사와 신경과학자들은 잘 알려진 광범위하게 연구된 기술과 임상 개념을 활용하여 precision psychiatry(정밀 정신의학)이라는 새로운 의료 전문 분야를 개발하며 이 이야기를 바꾸고 있습니다. 정신 건강 분야의 증거 기반 데이터 중심 의사 결정을 향한 이러한 패러다임 전환은 정신과와 신경과의 요소를 결합하여 진단을 정교하게 만들어 환자들이 더 빨리 개선된 결과를 경험하고 임상의들이 더 짧은 시간 안에 효과적이고 개인화된 치료 계획을 설계하도록 도와줍니다.
뇌 기능 측정이 더 나은 결정을 이끌어냅니다
정밀 정신의학은 뇌 기능과 관련된 특정 뇌 기능을 이해하고 우울증과 같은 상태 내의 하위 유형 또는 “신경형(neurotype)”을 더 잘 이해하기 위해 뇌파(EEG)와 사건 관련 전위(ERP)와 같은 신경 측정을 활용하는 것입니다.
ERP는 사람이 인지 작업을 수행하는 동안 특정 자극이나 사건에 반응하여 발생하는 뇌의 전기적 변화입니다. 이러한 변화는 과업 수행에 관여하는 신경 네트워크의 활동을 반영하며, 다양한 ERP는 특정 신경 기능을 측정하는 데 사용할 수 있습니다. ERP는 주의, 감정, 기억, 보상 민감도 등과 같은 다양한 뇌 기능을 조사하는 안전하고 비침습적인 방법입니다. 또한 많은 ERP는 우울증, 외상 후 스트레스 장애, 약물 사용 장애 등과 같은 정신 건강 상태와 연관되어 있습니다.
따라서 ERP는 정밀 정신의학을 촉진하는 데 사용할 수 있는 적합한 뇌 기반 바이오마커입니다. ERP를 사용하여 임상의는 우울증 내의 이질성을 줄이고 보다 객관적인 하위 유형 분류 및 개인화 전략을 가능하게 할 수 있습니다. 비록 우울증 환자 집단이 공유하는 보고된 증상이 많지 않더라도, ERP는 유사한 신경 기능 프로필을 공유하는 보다 동질적인 개인 집단을 식별하는 데 사용될 수 있습니다. 이 접근 방식은 우울증의 분류 및 치료에서 보다 정밀하고 효과적인 임상 결정을 내리고 최적 관리에 대한 가속화된 경로를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
정신 건강 상태 내의 이질성 발견
전통적으로 우울증과 대부분의 다른 정신 건강 상태는 단일 상태로 관리되어 왔으며, 환자들은 약물, 인지 행동 치료 또는 치료의 조합과 같은 표준 치료를 받습니다. 그러나 정신 건강 상태는 동질적인 장애가 아닙니다; 이들은 광범위한 증상과 중증도를 포함하고 있습니다.
범주적 접근 방식은 이러한 이질성을 포착하지 못하며, 개별 사례의 뉘앙스를 고려하지 않는 일률적인 프로토콜로 이어집니다. 특정 신경형을 객관적으로 식별할 수 없기 때문에, 이는 개선된 결과를 지연시키면서 환자, 제공자 및 지불자에게 비용을 증가시키는 부정확한 시행착오적 치료 접근법으로 이어질 수 있습니다.
이 과정은 시간이 많이 소모되며, 비효율적인 약물로 인한 부작용이나 참을 수 없는 부작용을 경험할 경우 환자에게는 실망스러울 수 있고 잠재적으로 해로울 수 있습니다. 정신 건강 장애 치료의 역사적 접근 방식은 상태 내의 신경형을 정의할 필요성을 강조해 주며, 이는 임상의가 targeted therapy(타겟 치료)를 처방하고 결과를 예측할 수 있게 할 수 있습니다.
ERP는 뚜렷한 신경형과 밀접하게 연관되어 있습니다
여기서 ERP가 등장하며, 이는 여러 정신 건강 상태, 특히 주의, 보상 처리, 노력 및 감정과 관련하여 수십 년 동안 연구되었습니다. ERP 결과는 강한 신뢰성과 재현성으로 주목할 만합니다. 이러한 일관성 덕분에 ERP는 정신 건강을 이해하는 데 강력한 도구가 되어 정밀 정신의학 접근법 개발을 위한 견고한 기초를 제공합니다.
연구에 따르면 우울증 환자는 보상을 예측하고 받을 때 뇌 활동이 둔화된다고 합니다. 이는 보상 시스템의 기능 부전을 나타내며, 이는 우울증 환자가 종종 경험하는 무쾌감(anhedonia)에 기여할 수 있습니다.
이러한 발견은 ERP가 다양한 조건에서 객관적이고 정량화 가능한 측정을 제공할 잠재력을 가지고 있음을 강조합니다. 기능적이고 해석 가능한 신경 측정을 사용하여 임상의는 정신 건강 상태가 발생할 위험이 있는 개인을 더 쉽게 식별하고 질병의 가능성 있는 경과에 대한 통찰을 제공할 수 있습니다. ERP 분석을 기반으로 한 신경형은 임상의가 효과적이라고 입증된 치료 전략을 맞춤화하는 데 도움이 되는 세부 프로필을 제공합니다.
표준화된 환자 치료 및 임상 시험에 ERP 적용
저비용, 접근 가능한 EEG 시스템의 개발로 이러한 정량화 가능한 신경 측정을 임상 의사 결정에 통합하는 것이 가능해졌습니다. 이러한 접근성은 신경형 내의 특정 신경형을 식별하고 치료하는 데 있어 ERP 측정이 널리 채택되도록 촉진할 수 있습니다.
마찬가지로 제약 회사는 뇌 측정을 활용하여 특정 신경형을 타겟으로 하는 치료제를 개발할 수 있습니다. 이는 광범위하고 이질적인 정신 건강 상태를 초월하여 독특한 신경 패턴에 맞춤화된 약물의 개발로 이어질 수 있습니다. ERP의 사용은 임상의가 그들의 실무에서, 또는 임상 시험에 참여하는 사람들에게 조건 내의 광범위한 이질성을 시각화하고 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며, 환자의 뇌 기능 측정에 기반한 개인화를 가능하게 하여 개선된 환자 결과를 가속화할 수 있습니다.
ERP 측정을 환자 치료 제공 및 임상 시험에 통합하는 것은 정신 건강 관리 방식에서 근본적인 변화를 요구하는 행동 촉구입니다. 주관적이고 이질적인 기준을 넘어 객관적인 뇌 기능 측정을 수용함으로써 정신과 분야는 복잡한 장애를 해결하는 데 있어 더 큰 정밀성과 효능을 달성할 수 있습니다.
ERP를 통해 현재 우리의 정신 건강 위기를 극복하는 데 의미 있는 진전을 이루는 것이 유망해 보입니다. 계속된 연구와 협력을 통해 보다 미세 조정되고 효과적인 접근 방식이 수백만 환자가 마땅히 받아야 할 최상의 결과를 보다 짧은 시간 안에 경험하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
사진 출처: nambitomo, Getty Images
Greg Hajcak, Ph.D.,는 ERP와 정신 건강에 관한 350편 이상의 논문을 발표했으며, 산타클라라 대학교의 아동 및 청소년 정신 건강 셰리 소브라토 교수이며, 유니버설 브레인의 최고 과학 책임자입니다.
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