연구 배경

파킨슨병(PD)에서 freezing of gait(FOG)는 보행이 갑작스럽게 멈추는 현상으로 낙상과 기능 저하의 주요 원인이다. 기존 연구는 기저핵 중심 병태생리에 집중했으나, 최근에는 대뇌 전반의 네트워크 수준 이상이 중요하게 제기되고 있다. 특히 beta-band oscillation과 네트워크 연결성 변화가 FOG 발생과 밀접한 관련이 있으나, 실제 보행 중 FOG 직전의 동적 변화는 충분히 규명되지 않았다.

연구방법

FOG를 가진 PD 환자 18명을 대상으로 ambulatory EEG(aEEG)를 이용하여 보행 중 뇌 네트워크 변화를 측정하였다. Time-Up and Go 과제를 통해 FOG를 유도하고, 외부 cue 기반 voluntary stopping(VS) 조건과 비교하였다. 각 사건 전 2초 구간(trFOG, trVS)을 분석 대상으로 설정하고 기능적 연결성은 phase-locking value(PLV)로 계산하였으며, 그래프 이론 기반 modularity를 이용해 네트워크 분리를 평가하였다. 주파수 대역은 delta, theta, alpha, beta, broadband로 구분하였다.

연구 결과

그림 1. 실험 디자인:
정상 보행, 전이 구간, FOG 또는 VS로 구성된 2초 epoch 분석 구조

그림 2. Beta에서의 네트워크 modularity 비교:
FOG 직전(trFOG)에서는 우측 fronto-parietal, middle frontal, parieto-occipital, visual network 및
insula의 modularity가 증가하였으며 이는 국소 네트워크 간 분리가 증가했음을 의미함.

그림 3. 네트워크 간 연결성 비교:
trFOG에서는 fronto-occipital 네트워크 간 연결성이 감소하였으며,
특히 middle fronto-parietal 및 frontoparietal–middle frontal 연결이 저하됨.
이는 네트워크 통합 기능 저하를 시사함.

결론 및 토의

FOG 발생 직전에는 beta-band에서 국소 네트워크 분리가 증가하고, 동시에 fronto-occipital 네트워크 간 연결성이 감소하는 특징적 패턴이 나타났다. 이는 뇌가 국소 처리에 과도하게 의존하면서 전체 네트워크 통합이 실패하는 상태를 반영한다. 이러한 비정상적 네트워크 재구성은 보행 조절 실패로 이어져 FOG를 유발할 수 있다.

임상적으로 본 결과는 FOG 예측 바이오마커로 활용될 가능성이 있으며, 향후 real-time EEG 기반 피드백 치료나 neuromodulation 전략 개발에 근거를 제공할 수 있을 것이다.