우리의 뇌에는 신체의 각 부위를 담당하는 영역이 있으며, 신체의 움직임에 따라 해당 뇌 영역이 활성화된다. 이 때, 특정 뇌 영역의 반복적인 활성 여부를 나타내 줄 수 있는 척도를 재현성(i.e. test-retest reliability; TRR)이라 하며 [1], 이는 뇌가소성과 깊은 관계에 있다. 특정 영역의 반복적인 활성이 뇌가소성을 증진시키는데 중요한 역할을 하기 때문이다.



뇌가소성이란 뇌 시스템이 구조 및 기능을 재구성하는 능력으로 뇌졸중 환자의 운동 기능 회복을 위한 기본 메커니즘이다 [2]. 뇌가소성에 의한 운동 기능 회복은 주로 신체 재활운동을 통해 수행되며, 운동과 관련된 특정 뇌영역에서의 활성이 반복되면서 뇌가소성으로 이어진다. 이러한 반복적인 재활 운동을 통해, 뇌활성 영역이 현저하게 확장되는 형태로 뇌가소성이 확인된 선행연구들을 통해 활성 영역이 뇌가소성이 일어나는 중요한 영역으로 작용한다고 추론할 수 있으며, 동시에 재활 운동을 통한 반복적인 활성화는 뇌가소성을 증진시키는데 중요하다는 것을 알 수 있다.

특정 뇌영역을 반복적으로 자극해 줄 수 있는 신체 운동의 수단으로써 능동 운동과 수동 운동이 있는데 이 두 운동에 의한 뇌활성의 재현성 결과들은 다음과 같다. 능동 운동은 뇌활성의 재현성을 가지며 이를 통해 해당 뇌영역을 반복적으로 자극해 줄 수 있음이 밝혀진 반면, 수동 운동에 의한 뇌활성의 재현성은 총 4가지의 선행연구들이 서로 상반된 결과들을 보고하고 있었는데, 재현성이 있다고 주장한 선행연구가 있는가 하면 그 반대의 경우도 있었다.

이러한 능동 운동과 수동 운동의 재현성의 차이를 설명해줄 수 있는 단서로써 이용자 참여도 (i.e. User engagement)에 주목하였다. 이용자 참여도는 작업 목표를 향해 부단히 노력하는 정도를 의미하며 정신적인 노력, 동기, 그리고 정서적 상태에 영향을 받는다. 수동 운동은 말 그대로 본인의 의지없이 치료사 혹은 재활 로봇 등에 의해 비자발적으로 자신의 신체가 움직여지므로 이용자 참여도가 낮아지기 쉽다. 게다가 단순 동작 반복에 쉽게 지루함을 느끼고 무관심해짐으로써 이용자 참여도 자체가 사라지는 상황도 생길 수 있다.

수동 운동에서 이용자 참여도를 이끌어내기 위해 2가지의 접근 방법 (e.g. 운동 상상 과 운동 관찰)이 주로 사용되고 있다 [3, 4]. 운동 상상은 운동 능력을 배우거나 향상시키기 위해 직접적인 신체 움직임 없이 그저 상상만 하는 방법을 의미하며, 운동 관찰은 말 그대로 눈으로 타인 혹은 본인의 신체 동작을 관찰하는 훈련을 의미한다.

수동 움직임에 운동 상상을 추가함으로써 더 높은 뇌 활성 반응을 이끌어 낸 사례와 운동 관찰을 병행했을 때가 그렇지 않았을 때보다 넓은 영역에서의 뇌활성을 유발된 사례가 보고되었다. 추가적으로 운동 관찰을 함에 있어, 복잡한 손동작을 그저 수동적으로 바라보기보다 모방을 목적으로 적극적으로 관찰하게 하였을 때 뇌 활성이 더 강력하다는 결과도 보고되었다.



우리는 상술한 운동 상상과 관찰 대신에 새로운 수단으로써 비디오 게임 (이하 VG)에 주목하고 이를 활용하기로 하였으며, 이유는 다음과 같다. VG는 본질적으로 흥미롭고, 도전적이고, 보상이 즉각적이며, 심지어 중독성 또한 가지고 있기 때문에 이를 바탕으로 이용자 참여도를 유도하여 효과적인 재활을 가능하게 해주기 때문이다. 지금까지 VG가 재활에 도입된 선행연구들이 많았는데, VG는 흥미유발과 동기부여를 통해 고된 재활 훈련을 적극적으로 할 수 있게 해주며 실제로 신체 기능 회복에 효과적임이 확인되었다 (Fig.1).



하지만 상술한 선행연구들은 모두 VG를 스스로 수행할 수 있는 신체능력을 갖춘 피실험자를 대상으로 한 사례이며, 수동 운동에만 의존하는 피실험자를 대상으로 한 사례는 없었다. 그래서 우리는 VG와 수동 운동을 결합하는 새로운 접근을 시도하였다. 상술하면 미리 녹화한 VG 플레이 영상을 피실험자에게 보이면서 VG에서 일어나는 특정 동작과 동일한 타이밍에 수동 운동이 피실험자에게 제공되는 것이다.

이 때, 피실험자는 마치 자신이 직접 VG를 플레이하는 듯한 느낌을 가지게 될 것이며, 이를 통해 이용자 참여도가 향상될 것으로 예상된다. 목표 동작을 모든 피실험자에게 같은 실험 조건 (속도, 가동 범위와 운동 횟수)으로 반복적으로 제공해주기 위해서 자체 개발한 외골격 로봇을 활용하기로 하였다.  로봇은 임상 재활에서 필요한 역량인 높은 저항 토크에서도 지속적으로 정확한 움직임을 제공할 수 있는 장점을 가지기 때문이다.



VG와 동기화된 수동 운동을 로봇이 제공하는 동안 기능적 근적외선 분광법 (e.g. functional near-infrared spectroscopy; fNIRS)을 사용해 뇌활성을 측정하였다. fNIRS는 혈액의 고유한 광학 흡수에 기반하여 대뇌 피질의 활성화와 관련된 혈류 역학 반응을 측정하기 위한 비침습적 방법을 제공하기 때문에 다른 신경 영상 촬영 기법들에 비해 상대적으로 용이한 측정이 가능하다. 특히 보편적으로 사용되는 기능적 자기공명화상법 (e.g. fMRI)보다 낮은 공간해상도를 가지지만, 인체의 움직임에 의해 발생하는 잡음 및 로봇의 금속 소재에 대해 둔감한 장점을 가지기에 fNIRS를 활용하기로 결정하였다. 활성화와 관련된 혈역학적 반응을 측정하기 위한 비침습적 방법을 제공하기 때문에 상대적으로 용이한 측정이 가능하다.

이번 연구에서 뇌활성을 관찰할 신체 운동으로는 손가락 굴곡 및 신전 움직임을 채택하였다. 대뇌 운동 및 감각 피질에서 손 운동에 관여하는 영역이 다른 신체 부위에 비해 넓기 때문에 관찰에 용이하기 때문이다 (Fig. 2). 또한 뇌 손상 환자의 운동 기능 상실은 특히 손에 만연하며 일상 생활 동작을 어렵게 하기 때문이다.

본 연구에서는 재현성을 알아내기 위해 다음과 같은 실험 디자인과 재현성 지표들을 활용하였다. 우선 VG와 동기화된 로봇에 의한 수동 손 움직임 (e.g. Robotic passive hand movement; RPHM)과 RPHM에 의한 뇌활성의 재현성을 확인함과 동시에 두 종류의 RPHM이 재현성에 미치는 영향을 비교하기 위해서 무작위 교차 설계를 활용하였다 [5]. 한 명의 피실험자가 두 종류의 RPHM을 모두 수행함으로써, 두 종류의 RPHM이 재현성에 미치는 영향을 피험자 간 변동성을 배제한 상태에서 비교할 수 있기 때문이다. 그리고 측정한 뇌활성의 재현성을 정량화 하는 지표로는 선행연구에서 보편적으로 쓰이는 급내 상관 계수 (e.g. intraclass correlation coefficient; ICC), 영역 넓이와 공간 중첩 지표(e.g. Rsize and Roverlap)를 활용하였다.



VG는 단순함과 제공하고자 하는 손 운동과의 유사성을 위해 구글 크롬 오프라인 모드에서 플레이가능한 T-rex runner라는 장애물 점프 회피 VG를 선정하였다. 이 VG의 목적은 길 위를 걸어가는 공룡에게 다가오는 선인장을 뛰어넘어 가능한 한 오래 살아남는 것이다. 일반적으로는 점프 명령 입력을 하기 위해서는 시간에 맞춰 스페이스 바를 누르면 되지만 본 연구에서는 VG 플레이 영상을 미리 녹화하는 동안에 입력된 점프 명령 타이밍을 저장하였고, 이를 로봇에 제공하여 RPHM과 VG 플레이가 동기화 될 수 있도록 하였다 (Fig.3).



손 로봇은 실제 손 동작의 움직임 경로를 모사한 4-bar mechanism을 활용해서 네 손가락의 신전 및 굴곡 동작을 1자유도로 구현하였다. 손 로봇은 손과 전완부 파트로 구성되어 있다. 손 파트는 손바닥을 hand rest로 받쳐주고, adjustment rail에 따라 Finger holder를 착용자 손가락 길이에 맞춰서 조절하며 착용한다.



손가락을 지면과 수평인 빨간선을 기준으로 30도만큼 신전 및 -90도만큼 굴곡 시켜주며, 전완부 파트는 전완부를 forearm rest로 받쳐주는 역할을 한다 (Fig. 4).



RPHM에 의해 유발되는 뇌활성을 측정하기 위해 사용한 fNIRS system (LABNIRS; Shimadzu, Kyoto, Japan)를 통해 대뇌 피질의 산소헤모글로빈 (이하 HbO)의 상대적 농도 변화를 측정, 이를 활용하여 뇌활성을 평가하였다.



측정 관심영역 (이하 ROI)으로는 뇌의 해부학적 위치를 고려하여 The primary sensory-motor cortex (이하 SM1) 와 Premotor cortex (이하 PMC)를 채택하였다. 관심 영역을 커버하기 위해서 16개의 NIRS 전극으로 만든 24개의 채널을 활용, 뇌 활성을 측정할 수 있었다 (Fig. 5).



Fig. 6에 이번 실험에서 활용한 무작위 교차 설계 실험의 상세가 나타나 있다. 뇌활성의 재현성을 확인하기 위한 실험을 수행할 피실험자로 건장한 성인남녀 40명(남자 20명, 여자 20명)을 모집하였다. 우선 40명의 실험 참가자는 무작위로 2개의 그룹 중 한 그룹에 배정받는다.



이 때 Group A는 Period1에서 RPHM을 한 후 Period2에서 RPHM+VG를, Group B는 Period1에서 RPHM+VG를 한 후 Period2에서 RPHM을 하는 순서로 실험을 진행하였다. 각 Period에서의 재현성 지표 (ICC, Rsize & Roverlap)을 구하기 위해 한 period의 시작과 끝에서 2번의 측정이 이루어졌다. 이 때 한 period 안에서 이루어지는 2번의 측정 사이 간격과 두 period 사이의 washout period의 길이는 1달로 두었다.



측정한 HbO 값은 데이터 처리를 통해 뇌활성화 크기를 나타내는 지표인 t statistics of β를 구하여 이를 기반으로 뇌활성화 지도가 그릴 수 있다 [6]. 이 결과들을 활용하여 재현성을 판별하기 위한 지표들을 구할 수 있는데 우선 뇌활성화 지도를 기반으로 구할 수 있는 Rsize & Roverlap을 이하에 설명하고자 한다 (Fig. 7).



여기서A1은 첫번째 측정에서의 활성화된 영역의 크기를 나타내며, A2는 두번째 측정에서의 활성화된 영역의 크기, Aoverlap은 첫번째와 두번째 측정에서 공통적으로 활성화된 영역의 크기를 의미한다. Rsize는 활성화된 영역의 크기에 대한 재현성을 나타내며, Roverlap은 활성화된 영역의 공간적인 중첩 정도를 나타낸다. 0에서 1사이의 값을 가지며 1에 가까울수록 재현성이 높음을 의미한다.

이 연구에서 TRR을 평가하기 위해서 사용한 또다른 지표는 ICC이다. ICC는 각 채널의 t statistics of β 값을 이용하며, 각 Period의 2개의 session 사이에서 다음과 같은 수식을 통해 구해진다 (Fig. 8).



ICC는 측정치의 subject간 분산, session간 분산, 그리고 residual error의 분산을 활용하여, 총 분산에 대한 subject간 분산의 비로 정의된다. 0에서 1사이의 값을 가지며 1에 가까울수록 재현성이 높음을 의미한다. 높은 ICC 값을 가지는 데이터들은 한 피실험자 당 여러 session에 걸쳐서 측정해도 측정치들이 일정한 값 주변으로 모여 있는데 비해, 낮은 ICC 값을 가지는 데이터들은 한 피실험자의 각 session 당 측정치들이 제각기 떨어져 분포해 있음을 알 수 있다.



각 그룹에 포함된 20명의 그룹 뇌활성화 지도 결과와 이를 이용하여 구한 ICC 결과는 다음과 같다 (Fig. 9). 하이라이트된 영역은 p <0.05 레벨에서 유의한 활성이 일어난 영역이며, 하이라이트된 영역이 없다는 것은 유의한 활성이 없다는 것을 의미한다. 그룹에 관계없이 RPHM+VG에서만 관심 영역인 SM1과 PMC에 나타나는 명확한 활성화 경향이 관찰되는 반면 RPHM에서는 유의한 활성이 일어난 영역이 보이지 않는다. 우리는 VG의 도입을 통해 RPHM 단독으로는 없었던 뇌활성이 VG를 도입할 때, session과 그룹에 관계없이 SM1과 PMC에 나타났다는 사실로부터 명백하게 VG의 도입이 뇌활성의 증대를 가져온다는 것을 알 수 있다.



또한 Rsize와Roverlap의 값은 RPHM 조건에서는 그룹에 상관없이 모두 0인것에 비해 RPHM+VG 조건에서는 0.956과0.578이며 Group B에서는 0.856과 0.749임을 알 수 있다. 선행연구의 판별 기준에 따르면 Rsize와Roverlap의 값을 기준으로 재현성을 평가하고 있는데, 이 두 값이 각각 0.4를 기준으로 0.4보다 작으면 poor, 0.4에서 0.75사이면 fair, 그리고 0.75보다 크면 excellent한 재현성을 가진다고 평가한다. 따라서RPHM 단독 조건에서는 Rsize & Roverlap 모두 poor한 TRR을 가지는 데 비해, RPHM+VG 조건에서Rsize는 excellent하고 Roverlap은 fair한 TRR을 가지는 것을 알 수 있다. 즉 활성화 영역의 size는 excellent하게 재현되며, 그리고 두 session에 걸쳐서 overlap되는 영역의 크기는 fair하게 재현된다는 것을 의미한다.



ICC에 기반하여, Group A에서는 RPHM 및 RPHM+VG 조건 모두에서 재현성 있는 채널들이 발견되었고, Group B에서는 RPHM+VG 조건에서만 TRR 있는 채널들이 발견되었다. 이 채널들을 activation map에서의 채널 위치로 표시한 그림은 다음과 같다 (Fig. 10).



ICC값이 fair level 이상이 되는 채널의 개수로 TRR을 평가할 수 있다. RPHM 조건에서는ICC값이 0.4이상인 채널이 Group A에서 0개이고, Group B에서는 1개인 데 비해, RPHM+VG 조건에서는 그런 채널이 Group A에서는 2개 그리고 Group B에서는 6개가 존재함으로써, 재현성이 증가되었음을 보여준다. 주목할 것은 RPHM+VG조건에서 Group A의 2채널과 Group B의 5개 중 4개의 채널의 위치는 그룹 뇌활성화 지도에서 overlap 되는 활성 영역과 유사한 위치에 존재한다는 것이다.



우리는 VG가 가지는 두가지 특성인 고유수용성 감각과 실시간 반응 요소가 각각 SM1과 PMC의 뇌활성에 영향을 미치는 것이 원인이라고 생각한다. 먼저 두가지 원인을 설명한 이후에 이와 관련하여 추가적으로 확인한 사실도 서술하고자 한다.

첫째로, VG의 고유수용성 감각 요소가 SM1의 뇌활성 증대에 영향을 미치기 때문이다. VG에서는 키보드, 게임패드 등의 physical interface를 통해 VG를 조작할 때 고유수용성 감각이 발생하며 [7], 이러한 과정에서 유발된 SM1에서의 뇌활성을 보고한 선행연구 사례가 이를 뒷받침한다 [8]. 우리 연구에서는 RPHM+VG에서 robot이 VG의 physical interface로써 RPHM을 통해 공룡 점프VG 조작의 역할을 수행하는데, 이 과정에서 발생한 고유수용성 감각이 SM1의 뇌활성 증대에 영향을 미쳤고, 결과적으로 TRR을 증가시켰다고 생각된다.

둘째로, VG의 실시간 반응 요소가 PMC의 뇌활성 증대에 영향을 미치기 때문이다. 실시간 반응 요소가 요구되는 VG를 할 때 PMC에서의 뇌활성이 관찰되며 [9], 이를 통해 VG의 game performance 증가와 그에 따라 같이 증가하는 PMC의 활성 volume이 유의미한 관계에 있음을 보고한 선행연구가 상술한 이유를 뒷받침한다 [10]. 우리 연구에서는 RPHM+VG에서 게임 화면을 통해서 공룡이 다가오는 장애물을 피해 점프하는 과정에서 수행된 실시간 반응 요소가 PMC의 뇌활성 증대에 영향을 미쳤고, 이를 통해 TRR을 증가시켰다고 생각한다.

마지막으로, 추가적으로 확인한 사실은 바로 VG와 RPHM이 동기화된 형태로 활용되어야 VG의 두가지 특성이 SM1과 PMC의 뇌활성 증대에 영향을 미치고, 이를 통해 TRR이 증가한다는 점이다. 왜냐하면 RPHM과 VG를 각각 단독으로 활용할 때는 SM1과 PMC에서의 뇌활성의 증대를 확인할 수 없었기 때문이다.

추후 임상 적용을 목표로 향후 진행하고자 하는 연구 방향으로는 첫째, RPHM+VG 훈련의 dose를 높이기 위해 여러가지 시도를 해보려고 한다. VG 종류의 다양화, VG의 난이도 조절, VG내의 다양한 action과 RPHM의 연동 등이 이에 해당한다. 둘째, 고유수용성 감각의 손상된 정도에 따른 RPHM+VG훈련의 효과를 파악하고 이에 따른 임상 적용 방법을 고안하고자 한다. 상술한 2가지 추가 연구를 통해 이루고자 하는 궁극적인 목표는 RPHM+VG 훈련을 통한 뇌가소성의 여부를 검증하는 것이다.