
연구팀은 이명 환자군과 대조군의 뇌파 데이터에서 N2, P3라는 뇌의 자극 반응 신경 신호를 추출한 후 비교 분석했다. 그 결과 이명 환자는 새로운 자극을 인지하고 반응하는 데 시간이 더 걸렸고(N2 지연), 외부 자극에 집중하거나 그 중요성을 판단하는 능력이 저하(P3 진폭 감소)된 것을 확인했다.
뇌의 특정 영역에서 신경 활동이 어떻게 변하는지도 비교했는데, 이명 환자에서는 청각 정보를 처리하는 측두엽과 시각 정보를 처리하는 후두엽, 감정을 조절하는 섭엽 등에서 신경 활동이 감소했다. 또한 뇌파 특성과 우울 점수 간의 상관관계 분석을 통해 이명이 신경적 영향뿐만 아니라 정서적 상태에도 잠재적 연관이 있음을 확인했다.
특히 연구팀은 머신러닝 기법을 활용한 이명 진단 모델을 사용해, 뇌파 데이터가 이명을 진단하는 객관적 바이오마커로 활용될 가능성을 입증했다.
최준 교수는 ”이명은 단순히 청각적 문제를 넘어, 신경적, 인지적, 정서적 영향을 종합적으로 고려해야 하는 질환“ 이라며 ”연구를 통해 이명의 메커니즘을 규명하고 이를 기반으로 효과적인 치료 방법을 개발하는 데 최선을 다하겠다“고 밝혔다.
한편, 이번 연구 ‘머신러닝을 기반으로 한 만성 이명환자에서 사건 발생전위를 통한 이명과 인지기능 사이의 상관관계 분석(Machine Learning-Based Diagnosis of Chronic Subjective Tinnitus With Altered Cognitive Function: An Event-Related Potential Study)’은 올해 1월, 청각학&언어치료학 분야에서 세계적 권위를 자랑하는 저널 Ear and Hearing 인터넷판에 게재됐다.
임혜정 기자
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