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MRI 신호의 40%가 실제 뇌 활동과 일치하지 않음

 (tum.de)
1P by GN⁺ 2일전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 기능적 자기공명영상(fMRI) 이 뇌 활동을 측정하는 주요 도구로 사용되어 왔으나, 최근 연구는 그 해석의 정확성에 근본적 의문을 제기함
  • 연구 결과, MRI로 측정된 산소 농도 변화와 실제 신경 활동 간에는 일반적으로 유효한 연관성이 없음이 확인됨
  • 실험에서 fMRI 신호가 증가했음에도 뇌 활동은 감소한 경우가 약 40% , 반대로 신호가 감소했지만 활동이 증가한 경우도 관찰됨
  • 뇌는 혈류량을 늘리지 않고 기존 혈액에서 산소를 더 효율적으로 추출함으로써 에너지 수요를 충족시키는 것으로 나타남
  • 이러한 발견은 정신·신경 질환 연구의 해석 방식과 뇌 에너지 대사 기반 모델 개발에 중요한 전환점을 제시함

fMRI 신호 해석에 대한 기존 가정의 붕괴

  • 약 30년간 fMRI는 뇌 연구의 핵심 도구로 사용되어 왔으나, TUM과 FAU 연구진은 그 해석이 실제 신경 활동을 반영하지 않을 수 있음을 입증
    • 연구는 Nature Neuroscience에 게재됨
    • MRI로 측정되는 산소 함량과 신경 활동 사이에 보편적 상관관계가 존재하지 않음이 확인됨
  • 실험 결과, fMRI 신호 증가가 오히려 뇌 활동 감소와 연관된 경우가 약 40% 로 나타남
    • 반대로, 신호 감소가 활동 증가와 일치하는 경우도 발견됨
  • 기존의 “활동 증가 → 혈류 증가 → 산소 수요 충족”이라는 가정이 잘못되었음이 드러남

실험 설계와 측정 방식

  • 연구진은 40명 이상의 건강한 참가자를 대상으로 정신 산술, 자서전적 기억 회상 등 다양한 과제를 수행하게 함
  • 동시에 새로운 정량적 MRI 기법으로 실제 산소 소비량을 측정
  • 과제와 뇌 영역에 따라 결과가 달랐으며, 산소 소비 증가가 혈류 증가로 이어지지 않음이 확인됨
    • 예를 들어 계산 관련 영역에서는 혈류 변화 없이 산소 추출 효율이 증가
    • 즉, 뇌가 혈류량을 늘리지 않고 에너지 수요를 충족함

뇌 질환 연구에 대한 영향

  • 혈류 변화를 신경 활성의 지표로 사용하는 기존 연구는 재평가가 필요함
    • 우울증, 알츠하이머 등 정신·신경 질환 연구에서의 해석 오류 가능성 제기
  • 특히 혈관 변화가 있는 고령자나 혈관 질환자의 경우, 측정값이 신경 결함이 아닌 혈관 차이를 반영할 수 있음
  • 이전의 동물 연구 결과도 이러한 방향성을 뒷받침함

새로운 분석 접근 제안

  • 연구진은 기존 MRI 접근법에 정량적 측정 결합을 제안
    • 향후 에너지 기반 뇌 모델 구축의 기초가 될 수 있음
  • 단순한 활성 지도 대신, 정보 처리에 실제로 소비된 산소와 에너지량을 표시하는 분석으로 발전 가능
  • 이를 통해 노화, 정신질환, 신경퇴행성 질환의 에너지 대사 변화를 절대적 수치로 파악할 수 있는 길이 열림

연구 배경 및 출판 정보

  • 연구는 TUM 대학병원 신경두부센터(Neuro-Head Center) 에서 수행
  • 유럽연구위원회(ERC) 의 Starting Grant 지원을 받음
  • 논문: BOLD signal changes can oppose oxygen metabolism across the human cortex,
    Nature Neuroscience, 2025년 12월 12일, DOI: 10.1038/s41593-025-02132-9
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GN⁺ 2일전  [-]
Hacker News 의견들

  • 예전에 BMI 연구 스타트업에서 일하며 EEG와 fMRI 같은 고가의 신경 신호 측정 장비를 다뤄본 경험이 있음
    신호 대 잡음비(SNR)가 너무 낮아 재현이 거의 불가능하다는 걸 금방 깨달았음
    딥러닝으로 fMRI 신호에서 사람이 떠올린 이미지를 예측했다는 논문을 본 적 있는데, 내가 “랜덤 노이즈에서도 패턴을 찾는 게 딥러닝인데, 과적합이 아닐까?”라고 묻자 명확한 답이 없었음
    한 달 뒤 “AI가 이제 당신의 생각을 읽는다”는 식의 기사들이 나와서 황당했음
    그래서 누가 “마음챙김이 뇌파를 바꾼대”라고 하면 “EEG 기반 연구라면 신뢰하기 어렵다”고 말하곤 함
    물론 개인적으로는 도움이 된다고 느낌

    • EEG와 fMRI로도 신뢰할 만한 연구가 많음
      중요한 건 움직임이나 생리적 노이즈를 1차적 문제로 다루고, 데이터 품질 기준을 엄격히 적용하는 것임
      딥러닝 과적합 문제를 너무 일반화한 결론 같음
    • EEG는 수면 단계 연구나 바이오피드백처럼 단순한 경우엔 충분히 유용함
      반면 fMRI는 그 정도의 신호 품질이 있는지 불분명함
    • 이미지 예측 연구에서 결과가 통계적 랜덤보다 높다면 그 자체로 의미 있는 결과일 수 있음
      실험 설계가 제대로 됐다면 fMRI 지식이 많지 않아도 흥미로운 결과로 볼 수 있음
    • 신호 대 잡음비 문제는 기사 주제와 직접 관련 없음
      이번 논문은 혈류 자체가 뇌 활동을 유용하게 반영하지 못한다는 주장임

  • 대학원 시절, 죽은 연어에게서 통계적으로 유의미한 뇌 활동이 검출됐다는 논문을 읽은 기억이 있음
    그때 ‘이건 Ig Nobel상감이다’라고 생각했음

    • 그 연구는 실제로 우리가 한 것임
      fMRI에서 적절한 통계 보정을 하지 않으면 거짓 양성이 발생할 수 있음을 보여줬고, 2012년에 Ig Nobel상을 받았음

  • 나는 이 분야의 소프트웨어 엔지니어로서, 이번 연구가 기존의 BOLD 신호를 다른 MRI 기법으로 검증하려는 시도임을 이해함
    하지만 두 기법 모두 여러 통계적 가정과 데이터 가공 단계를 거치며, 그 과정 자체가 불확실성을 내포함
    예를 들어 “신호가 거칠면 Gaussian 필터로 부드럽게 만든다” 같은 식의 임의적 처리임
    그래서 “신호 B가 신호 A가 실제 뇌 활동을 반영하지 않는다”고 단정하기 어렵다고 생각함
    논문에서도 PET 스캐너가 없어 양적 MRI를 대신 사용했다고 밝힘

    • 연구에서 fMRI 신호가 실제 뇌 활동과 역상관(anticorrelation) 되는 경우가 40%라고 했는데, 이런 결론도 fMRI의 일반적 한계와 같은 문제를 가질 수 있다고 봄
      진정한 검증을 위해선 fMRI, PET 등 여러 다중 모달리티로 실험을 반복해야 함
    • “대학에 PET 스캐너가 없다”는 말은 사실이 아님
      TUM에는 실제로 PET 장비가 있음 (링크)
    • 대부분의 비임상 연구에서는 15O PET을 사용하지 않음
      주로 임상 목적에 쓰이는 것으로 알고 있음

  • UCSD 대학원 시절, Ed Vul의 논문 “Voodoo Correlations in Social Neuroscience” 가 큰 논란을 일으켰던 걸 기억함
    fMRI 연구의 과도한 상관관계 문제를 지적했고, 결국 제목이 완화되어 출판됨
    Vul은 당시 조교수 1년 차였는데, 한 분야 전체에 도전한 천재적 인물로 느껴졌음
    관련 논문과 논평은 여기, 여기, 여기에서 볼 수 있음

  • 이 스레드의 대부분 댓글은 영상 전문가가 아닌 사람들이 쓴 것으로 보임
    대중 과학 기사에 영향을 받은 내용이 많음
    문헌은 이미 존재하니 각자 찾아보면 됨

    • 그렇게 말만 하면 도움이 안 됨
      최소한 참고할 만한 논문이나 자료를 알려주는 게 좋겠음
    • HN에서 자기 전문 분야가 논의될 때 보기 괴로운 경험임
    • 틀린 댓글이 많다면 어떤 부분이 잘못됐는지 구체적으로 짚어주는 게 더 유익함
    • fMRI 환자로서 경험을 말하자면, 검사 결과 보고서에 fMRI 내용이 전혀 언급되지 않았음
      왜 찍었는지도 설명받지 못했음
    • 댓글이 몇 개 안 되는데, “문헌 찾아보라”는 말만 하기보단 오해 1~2개라도 바로잡아주는 게 더 나았을 것 같음

  • 죽은 연어 fMRI 연구를 떠올리게 하는 시점임 (링크)
    fMRI는 예전부터 불안정한 과학적 근거로 지적받아왔음

    • 이 연구는 사실 fMRI만의 문제가 아니라, 노이즈가 있는 모든 영상 기법에서 통계 보정을 하지 않으면 생길 수 있는 현상을 보여준 것임
      지금은 Bonferroni나 FDR 같은 다중 검정 보정이 표준 절차로 자리 잡음
    • Bennett 등의 연구를 “Stanford 연구”라고 부르는 건 잘못임
      실제 포스터는 여기에서 볼 수 있음
    • fMRI의 통계 기법은 많이 발전했기 때문에, 당시의 비판이 지금은 그대로 적용되진 않음
    • 나도 그 연구를 바로 떠올렸음
      벌써 그렇게 오래된 일인 줄 몰랐음

  • 관련 소식으로, 사이키델릭이 뇌의 혈류-신경 활동 연계를 깨뜨린다는 연구가 있음
    fMRI에서 혈류 증가를 뇌 활성 증가로 해석하던 기존 연구에 의문을 제기함
    링크

    • 80년대 MRI가 뜨던 시절, Stoned Ape Theory를 떠올리며 혈류와 사고 패턴의 관계를 흥미롭게 봤음
      하지만 실제로는 신체 움직임이나 생리 반응 같은 단순 요인이 무시된 경우가 많았음
      클럽에서 환각 상태의 사람들을 보며, 그들의 혈관계가 과도하게 활성화된 걸 느꼈고
      그래서 “사이키델릭 상태에서 뇌 연결성이 높아진다”는 주장에 회의적임

  • 학부 시절 참여했던 연구에서 MapReduce와 GPU로 fMRI 분석을 가속화했었음 (링크)
    2014년 일이지만, 지금 봐도 별로 변한 게 없음

  • fMRI나 SPECT 스캔을 대중적으로 정신의학 진단 도구처럼 홍보하는 건 위험함
    Dr. Amen 같은 인플루언서 의사들이 수천 달러짜리 스캔을 팔지만, 과학적 근거가 부족해 보험도 안 됨
    뇌 이미지에 색을 입혀 보여주면 사람들은 과학적으로 신뢰하게 되는데, 그건 일종의 현대판 골상학(non-invasive phrenology) 같음

    • YouTube의 Dr. Mike가 Amen을 인터뷰했는데, 처음엔 공감하는 듯하다가 실제 과학적 근거 부분에서 비판적으로 접근함 (영상)
    • 2009년의 죽은 연어 fMRI 사건도 떠오름 (Wired 기사)
    • Amen의 보고서를 본 적 있는데, 그가 환자에게 주는 “뇌 스캔 이미지”는 사실상 MS Paint 수준의 벡터 그래픽이었음
    • 단순히 뇌 이미지가 포함된 논문만으로도 과학적 신뢰도가 높게 인식된다는 연구가 있음 (PubMed 링크)

  • 30년 전 Cognitive Neurophysiology Lab에서 일했을 때도 이런 내용은 이미 알려져 있었음
    아마 이번 논문은 일반 대중에게 다시 상기시키려는 의도 같음

    • fMRI는 전문가들 사이에서도 오랫동안 남용되어온 기술임
      그래서 이런 논의는 반복해서 대중에게 알려질 필요가 있음
    • 뇌 혈류 증가가 신경 활동 외의 이유로 생길 수도 있는지 궁금함
      예를 들어 노폐물 배출 같은 과정 때문일 수도 있을까
    • BOLD 반응은 뇌과학에서 거의 표준적으로 받아들여지는 개념임
      물론 비신경적 요인이나 음의 상관 반응 같은 미스터리도 존재함
    • “산소 농도와 신경 활동 사이에 일반적 상관이 없다”는 주장은 과장된 표현 같음
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