커넥톰(Connectome)은 인간의 뇌 안에 존재하는 모든 뉴런의 연결망, 즉 뇌의 네트워크 구조를 지도화하려는 뇌과학의 핵심 개념입니다. 커넥톰은 크게 구조 커넥톰(structural connectome)과 기능 커넥톰(functional connectome)으로 나뉘며, 이 두 가지는 측정 방식, 분석 기술, 해석 관점에서 큰 차이를 보입니다. 본 글에서는 구조 커넥톰과 기능 커넥톰이 무엇인지, 각각의 측정 기술(DTI, fMRI)과 과학적 의미, 그리고 상호보완성 및 한계점에 대해 자세히 비교 분석합니다.
구조 커넥톰: 뇌의 물리적 연결 지도를 그리다
구조 커넥톰은 뇌 안의 물리적, 해부학적 연결 구조를 분석하는 것을 의미합니다. 주로 사용되는 기법은 확산텐서영상(Diffusion Tensor Imaging, DTI)으로, 뇌의 백질(white matter) 내에서 물 분자의 움직임 방향을 추적함으로써 뉴런 간 축삭(axon) 연결을 시각화합니다. DTI는 MRI 기반 기술로, 상대적으로 넓은 해상도에서 뇌의 주요 신경섬유 다발(tracts)의 방향성과 경로를 파악할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 좌측 브로카 영역과 베르니케 영역 간의 연결처럼 언어 기능과 관련된 경로를 DTI로 추적하면, 이들 구조적 경로가 실제로 존재하는지 확인할 수 있습니다. 구조 커넥톰은 인간 커넥톰 프로젝트(Human Connectome Project)를 비롯한 다양한 대규모 뇌 지도화 연구에서 필수적으로 사용되며, 뇌의 물리적 배선도를 그려주는 역할을 합니다. 하지만 DTI 기반 커넥톰은 해상도나 정확도 측면에서 한계도 존재합니다. 교차하는 섬유(bundle crossing), 노이즈, 모델링 오류 등으로 인해 실제 연결과 다르게 해석될 수 있으며, 연결의 존재만을 파악할 수 있을 뿐, 그 연결이 실제로 얼마나 사용되는지, 얼마나 활성화되는지에 대한 정보는 제공하지 않습니다.
기능 커넥톰: 뇌의 활동적 연결성을 보여주다
기능 커넥톰은 뇌의 서로 다른 영역이 시간적으로 얼마나 동기화되어 활성화되는지, 즉 기능적으로 얼마나 연동되어 작동하는지를 분석합니다. 주로 휴지기 기능적 자기공명영상(resting-state fMRI)을 활용하며, BOLD(Blood Oxygen Level Dependent) 신호의 상관관계를 기반으로 각 뇌 영역 간의 기능적 연결성(functional connectivity)을 측정합니다. 예를 들어, 사람이 어떤 활동을 하지 않고 조용히 쉬고 있을 때에도 서로 떨어진 뇌 영역들이 동시에 활성화되는 패턴이 존재합니다. 이를 통해 기본 모드 네트워크(Default Mode Network)나 주의 네트워크(attentional network)와 같은 핵심 기능적 회로들을 규명할 수 있습니다. 기능 커넥톰은 특히 정신질환, 신경질환의 조기 진단 및 예측 모델에서 중요하게 활용됩니다. 하지만 기능 커넥톰 역시 한계가 있습니다. BOLD 신호는 혈류의 대사 반응을 간접적으로 측정하는 것이기 때문에, 실제 신경 전기 활동과 완벽하게 일치하지 않을 수 있습니다. 또한 두 뇌 영역 간에 동시 신호가 나타났다고 해서 그것이 직접적인 신경 전달을 의미하는 것은 아니며, 제3의 매개 영역의 영향일 수도 있습니다. 게다가 시간 해상도가 낮고 외부 변수(호흡, 심박 등)에 민감하기 때문에, 분석 전 복잡한 전처리 과정과 신호 안정성 확보가 필요합니다. 그럼에도 불구하고 기능 커넥톰은 뇌가 ‘어떻게 작동하는가’를 이해하는 데 있어 매우 유용한 도구입니다.
구조 vs 기능 커넥톰: 상호보완성과 통합 분석의 중요성
구조 커넥톰과 기능 커넥톰은 서로 다른 측면에서 뇌를 설명합니다. 구조 커넥톰이 뇌의 ‘하드웨어’라면, 기능 커넥톰은 ‘소프트웨어’에 가깝습니다. 즉, 물리적인 연결이 존재하더라도 기능적으로 사용되지 않을 수 있고, 반대로 기능적으로 강하게 연결된 영역이라도 직접적인 해부학적 연결이 없을 수 있습니다. 예를 들어, 두 영역 간에 구조적 연결이 강해도 환자의 주의력 저하나 질병 등으로 인해 기능적 연결성이 약화될 수 있습니다. 반대로 구조적 연결이 약해도 보상적 회로 활성화로 인해 기능적 연결성이 강화되는 경우도 존재합니다. 이처럼 두 커넥톰은 독립적이면서도 상호보완적인 정보를 제공합니다. 최근에는 두 데이터를 통합하여 분석하는 시도가 활발합니다. 예를 들어, DTI 기반의 구조 커넥톰과 fMRI 기반의 기능 커넥톰을 동시에 분석함으로써, 특정 질병에서 연결 해부학과 기능 동기화 간의 괴리 현상(disconnection syndrome)을 탐색합니다. 또한 머신러닝 기반의 진단 모델은 이 두 커넥톰 데이터를 함께 입력하여 정확도를 높이는 데 활용되고 있습니다. 향후 커넥톰 연구는 단일 측정 도구보다는 멀티모달(multimodal) 접근과, 시계열 기반의 네트워크 가변성 분석(dynamic connectivity)으로 발전할 전망입니다.
커넥톰 연구는 뇌를 ‘연결의 집합체’로 바라보며, 구조와 기능이라는 두 축을 통해 보다 정교한 뇌 이해를 가능하게 합니다. 구조 커넥톰은 물리적 연결 경로를, 기능 커넥톰은 실시간 상호작용의 양상을 보여줍니다. 이 둘의 차이점을 이해하고, 상호보완적으로 해석하는 것이 현대 뇌과학의 핵심입니다. 더 나아가 뇌 질환 예측, 인공지능 기반 뇌 모델링, 개인 맞춤형 치료 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 커넥톰 기술은 앞으로도 그 중요성이 계속 커질 것입니다.