뇌 자극의 효과는 나이가 아닌 학습 능력에 따라 달라집니다.

나이가 들면서 인지 기능과 운동 기능이 저하되어 독립성과 삶의 질에 영향을 미칩니다. 이 문제를 해결하기 위한 기술 중 양극 경두개 직류 자극(atDCS)이 특히 주목을 받고 있습니다. 이 방법은 수술적 개입 없이 약한 전류를 사용하여 뉴런의 활동을 조절합니다.

그러나 atDCS 연구는 상반된 결과를 보여주었습니다. 한 가지 이유는 자극에 대한 개인별 민감도 차이 때문으로 여겨지는데, 이는 나이, 기본 능력, 이전 경험 등의 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 이 문제의 원인을 규명하기 위해 프리드헬름 후멜이 이끄는 EPFL 과학자들은 선천적 학습 능력이 atDCS의 효과에 어떤 영향을 미치는지 조사했습니다.

연구의 주요 결과

Npj Science of Learning 저널에 발표된 연구에 따르면 다음과 같은 사실이 밝혀졌습니다.

• 학습 전략이 덜 효율적인 사람들(최적이 아닌 학습자)은 자극을 통해 더 많은 이점을 얻으며, 작업 정확도가 더 빨리 향상됩니다.
• 처음에는 학습 효율성이 높은 사람(최적 학습자)이 자극으로 인해 부정적인 영향을 받을 수도 있습니다.

이번 연구 결과는 atDCS가 신경 재활에 특히 중요한, 개선보다는 회복 효과가 있다는 것을 확인시켜 줍니다.

방법론

과학자들은 중년층(50~65세) 20명과 노인층(65세 이상) 20명, 총 40명의 참가자를 모집했습니다. 각 그룹은 활동 자극을 받은 그룹과 위약을 받은 그룹으로 나뉘었습니다. 참가자들은 10일 동안 순차적인 키보드 입력 과제(운동 학습)를 수행했습니다.

머신 러닝 알고리즘을 사용하여 참가자를 초기 성과에 따라 최적 학습자 또는 최적이 아닌 학습자로 분류하여, 누가 자극을 통해 이익을 얻을지 예측할 수 있었습니다.

결론

• 최적이 아닌 학습자는 atDCS를 통해 작업 정확도를 더 빨리 향상시켰습니다.
• 최적의 학습자는 자극을 받았을 때 성과가 저하되는 경향을 보였습니다.
• 자극의 효과는 참가자의 연령과 무관했습니다.

응용 프로그램의 미래

이러한 연구 결과는 신경 재활 및 기타 치료 방식에 대한 접근 방식을 바꿀 수 있습니다. 과학자들은 모든 환자에게 동일하게 적용되는 단일 접근법 대신, 환자의 개별적인 필요에 맞춘 개인 맞춤형 자극 프로토콜을 개발할 것을 제안합니다.

이 연구의 제1 저자인 파블로 마세이라(Pablo Maceira)는
"머신러닝을 활용함으로써 다양한 요인들이 뇌 자극의 개별적인 효과에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 되었습니다. 이를 통해 개별 환자에게 뇌 자극의 효과를 극대화할 수 있는 길이 열렸습니다."라고 말했습니다.

미래에는 이러한 알고리즘이 의사가 뇌 자극 치료로 이익을 얻을 수 있는 환자를 판별하는 데 도움이 되어 뇌졸중이나 뇌 손상 이후의 재활 결과를 개선할 수 있을 것입니다.

해당 연구는 npj Science of Learning 저널에 게재되었습니다.