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서울대병원 소아신경 집담회

일시 : 2013년 7월 13일 (토) 16:00 장소 : 하얏트 리젠시 인천 리젠시룸 (A) 2층

관리자 | 기사입력 2013/07/13 [10:22]

서울대병원 소아신경 집담회

일시 : 2013년 7월 13일 (토) 16:00 장소 : 하얏트 리젠시 인천 리젠시룸 (A) 2층

관리자 | 입력 : 2013/07/13 [10:22]

 

좌장 채수안 교수(중앙의대) 김동욱 교수(인제의대) 

1. Oxcarbazepine in children : An update 

    김원섭 교수(충북의대)

2. Network connectivity in epilepsy 

    문진화 교수(한양의대)

3. Nonepileptic paroxysmal events 

    황  희 교수(서울의대)

4. Genetics in child neurology 

    임병찬 교수(서울의대) 



Oxcarbazepine in children : An update 

▲ 김원섭 교수    

부분발작 소아 환자에서 OXC 경구용 현탁액 연구

부분발작(partial seizure)으로 새롭게 진단된 소아에서 oxcarbazepine (OXC) 경구용 현탁액의 효능 및 안전성을 알아본 다기관 임상연구가 Seizure 2012에 발표되어 이에 대해 간단히 소개하고자 한다. 

△ 연구배경

Oxcarbazepine은 소아의 부분발작에 사용되는 일차선택 항뇌전증약제(antiepileptic drug, AED) 중 하나이다. 그러나 oxcarbazepine 경구용 현탁액에 대해서는 전향적 연구가 거의 없는 실정이다. 

△ 연구방법

16세 이하의 소아로서 과거 6개월 이내에 2번 이상의 비유발성 부분발작(unprovoked partial seizures)이 있었으며, 이전에 AED를 복용한 적이 없는 경우를 대상으로 하였다.

스크리닝 후 2~8주간 용량조정(titration) 및 안정화(stabilization) 기간을 가졌고, 이후 24주간 유지요법을 실시하였는데 oxcarbazepine을 10~45mg/kg/day로 투여하였다. 유지요법의 기저시점과 24주째에 각각 발작의 빈도(frequency), 신경심리변화를 평가하였다. 환자는 첫 스크리닝 때(1일), 4주, 8주 12주, 20주에 병원을 방문하였으며 24-28주 사이에 마지막 방문을 하였다.

일차평가지표는 유지기간 동안 발작의 완전관해율(seizure free rate), 이차평가지표는 인지 및 행동의 변화로 하였다. 그리고 지능이 정상인 그룹과 비정상인 그룹으로 나누어 결과를 비교하였다.

신경심리검사에는 K-WISC-III를 사용하였고, 행동학적 문제의 정도를 측정하기 위해 K-CBCL (The Korean Child Behavior Checklist), 삶의 질을 평가하기 위해 K-QOLCE (The Korean Quality of Life Survey for Childhood Epilepsy)를 사용하였다. 그리고 oxcarbazepine의 내약성 및 안전성을 평가하였다. 

△ 연구결과

171명의 환자가 등록하였는데 그 중 3명이 프로토콜 위반으로 제외되어 168명의 환자만을 지능이 정상인 그룹(n=139)과 지능이 비정상인 그룹(n=29)으로 나누었다. 지능이 정상인 그룹은 99명, 지능이 비정상인 그룹은 23명이 연구를 최종 완료하였다.

PP population에서 24주째 발작의 완전관해율은 지능이 정상인 그룹이 56.8%, 지능이 비정상인 그룹이 51.7%로 통계학적으로 유의한 차이는 없었다<그림 1>.


그리고 뇌전증 유형에 따른 발작의 완전관해율은 두 군간 차이가 있는 것처럼 보였지만 통계학적으로 유의한 차이는 없었다.

K-WISC-III를 이용하여 기저시점과 연구종료 시에 인지변화를 봤는데, 지능이 정상인그룹은 지각적 조직화 능력(perceptual organization), 주의력 및 집중력, 빠진곳 찾기(picture completion)가 치료 후에 통계학적으로 유의하게 상승하는 것으로 나타났다. 지능이 비정상인 그룹에서는 정보력(information)이 통계학적으로 유의하게 감소하는 것으로 나타났다.

K-CBCL에서는 지능이 정상인 그룹은 우울/불안, 사회적 문제, 비행, 전체 행동학적 문제들이 좋아지는 결과를 보였고, 지능이 비정상인 그룹은 신체증상, 우울/불안, 사회적 문제, 내재화 문제(internalizing problems), 전체 행동학적 문제들이 좋아졌으며 두 그룹간에 차이를 보인 항목은 사회적 문제(social problems)였다. K-QOLCE를 통해 삶의 질을 측정했을 때, 기억력이 통계학적으로 유의하게 상승하는 것으로 나타났다. 

부작용으로는 발진이 가장 많았고 그 외 두통, 졸리움, 피로, 운동실조 등이 발생하였다. 

△ 요약

부분발작이 있는 환아에서 oxcarbazepine 단독요법을 했을 때, 발작의 완전관해율은 56%였다. 뇌전증에 대한 효능은 지능이 정상인 그룹이나 비정상인 그룹 간에 차이가 없었다. 부분발작이 있는 환아에서 병인(etiology)에 따른 치료 효능도 차이가 없었다.

Oxcarbazepine으로 치료했을 때, 인지 및 행동에 관한 항목 중 지각적 조직화 능력, 우울/불안이 좀 더 좋아지는 결과를 보였다. Oxcarbazepine은 부분발작으로 새롭게 진단된 소아에서 초기 치료제로서 그 효과가 우수하였으며, 지능이나 부분발작의 병인과 관계없이 oxcarbazepine에 대한 반응성은 좋은 것으로 나타났다. 

■ OXC 정제의 Oral Loading에 대한 연구

18세 이상 60세 미만의 뇌전증 환자에서 oxcarbazepine 정제의 경구부하요법(oral loading)에 대한 연구결과가 2012년 Epilepsia에 발표되어 이에 대해 간략하게 소개하고자 한다. 

△ 연구배경

IV formulation이 없는 항경련제의 빠른 혈중농도 도달을 위해서는 oral loading이 유용한 방법이 될 수 있다.

이에 oxcarbazepine 30mg/kg의 oral loading 연구를 시행하였고 효능 및 내약성을 보는 것을 연구목적으로 하였다.

△ 연구방법

40명의 뇌전증 환자를 대상으로 하였고 항뇌전증 약물의 혈중농도를 급격하게 증가시킬 필요가 있는 환자, 뇌전증 집중치료센터에서 비디오-뇌파 검사 후 퇴원 예정인 환자, 응급실 혹은 입원 환자 중 약물에 대한 낮은 순응도 등으로 인한 잦은 경련 발작이 있는 환자, 자발적 참여의지를 가지고 동의서에 서명한 환자로 하였다. 

△ 연구결과

평균 투여용량은 1,935mg(1,350~2,700mg)이었다. 부작용으로 발진이 생긴 환자는 1명 밖에 없었고 oral loading 후 24시간 이내에 발작이 생긴 환자는 2명 있었으며 38명의 환자가 유지용량을 유지하였다.

Oxcarbazepine과 MHD의 혈중농도는 그림<그림 2>과 같았고, 부작용은 약물투여 후 2-6시간에 집중적으로 발생했는데, 약물투여 24시간 이후에는 모든 환자에서 부작용이 없어졌다. 


OXC 현탁액의 Oral Loading에 대한 연구 

△ 연구배경

Oral loading이 필요한 뇌전증 환자의 상당수는 status epilepticus 상태 혹은 post-ictal status인 경우가 많아 gastro-enteric tube로 투약 가능한 현탁액의 oral loading이 임상적인 유용성이 클 수 있다. 

△ 연구 방법

비디오-뇌파 검사 후, 혹은 응급실이나 병실에서 oxcarbazepine 경구부하요법의 대상이 되는 환자에서 연구를 시행하였다. 약물투여 후 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 24 시간 후의 신경학적 이상 소견의 발생여부 확인과 혈중 oxcarbazepine과 MHD의 농도를 측정하였다. 시험의 진행과 환자 선정기준은 oxcarbazepine 정제의 경구부하요법과 대등하게 하였다.

△ 연구결과

혈중농도 그래프를 비교해 보면, 정제와 현탁액의 혈중농도가 bioequivalent하게 차이가 없었다<그림 3>. 부작용으로 어지러움, 오심/구토 등이 발생했고, 발진이 2건, 일시적인 가려움이 2건 발생하였다. 


△ 요약

본 연구 상으로 안전성, 내약성, PK (pharmacokinetic) 프로파일은 oxcarbazepine 정제와 현탁액이 거의 유사하였다.

그리고 이상반응의 발병 빈도가 높은 것은 연구에 등록된 환자의 특성과 관련이 있는 것으로 보인다. 현탁액 oral loading의 장점은 정확한 용량계측이 가능하며, 필요 시 희석이 가능하다는 것이고, 소아 환자에게서 특히 유리할 수 있다. 그리고 nasogastric tube 사용이 가능하여 의식저하 환자에서도 투약이 가능하다.

인지능에 대한 OXC의 효과

뇌전증 환자는 학습의 어려움, 느린 사고(slow thinkers), 졸리움, 피로 등 인지장애를 종종 경험한다. 뇌전증 환자에서 인지에 영향을 미치는 요인으로는 병전(premorbid) 혹은 발작과 관련이 없는 요인, 발작 관련 요인, 치료와 관련된 요인으로 나누어 볼 수 있다.

이러한 요인들은 서로 관련이 있으며, 항경련제도 인지능에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다<그림 4>. AEDs뿐만 아니라 뇌전증 수술 후의 sequelae도 긍정적, 부정적인 효과를 나타내기도 한다.


AEDs 자체가 신경과민성(neuronal irritability)을 감소시키고, 정상적인 신경흥분능(neuronal excitability)을 감소시키기 때문에 인지능을 떨어뜨리며, 고용량을 사용하거나 titration을 빨리 하거나 다약제를 복용할 때 인지능이 떨어진다고 보고되어 있다.

오래된 AEDs가 인지능에 영향을 많이 미치는데, 작은 샘플 사이즈와 variable cognition factor를 체크할 수 있는 tool이 많이 개발되어 있지 않아 대규모 연구를 시행하기가 힘든 제약이 있다.

새로운 AEDs에 관한 인지능 연구를 시행하기 위해서는 단독요법, 새로 진된단 환자, 적절한 신경심리검사, 대규모 샘플 사이즈가 필요하다. 인지에 대한 신경심리검사로는 neuropsychological tests, fMRI, MEG, optical imaging, event-related EEG가 있다.

경북대학교병원에서 시행한 신경심리연구를 살펴보면, 2000년 1월부터 환자가 등록하였고, 첫 방문 시 여러 가지 신경심리검사를 시행하였고 이후 경과관찰하면서 6개월, 1년, 3년째 신경심리검사를 시행하였다. 2002년 대한신경학회지에는 ‘oxcarbazepine을 복용한 간질환자의 인지기능 : 신경심리검사 및 사건유발전위’라는 제목으로 연구결과가 발표되었는데, 여러 가지 프로파일이 많이 좋아지는 양상을 보인다.

이외 저용량의 topiramate와 oxcarbazepine을 비교한 논문을 보면, oxcarbazepine은 인지능에 영향을 거의 미치지 않지만 topiramate는 인지능에 나쁜 영향을 미치는 것으로 나타났다.

뇌전증 환자를 대상으로 lamotrigine과 oxcarbazepine을 비교한 논문에 의하면, lamotrigine과 oxcarbazepine은 인지능에 대한 효과가 비슷하다.

2007년 KES의 초록에 따르면, valproate을 대조약물로 하여 새로운 AEDs가 인지능에 미치는 영향을 비교하였는데 lamotrigine과 oxcarbazepine이 topiramate보다는 인지능을 개선하며 인지능에 대해 비슷한 양상을 보였다<그림 5>.


이에 lamotrigine과 oxcarbazepine이 인지능에 대해 비슷한 효과를 보이며, topiramate와 zonisamide는 인지능에 좋지 않은 영향을 미친다고 제시되었다.

2009년 EFNS에는 oxcarbazepine이 인지능과 기분에 장기적으로 어떠한 영향을 미치는지에 대한 3년간의 연구결과가 발표되었다.

이 연구에서는 oxcarbazepine이 장기적으로 인지능과 기분에 대해 해로운 효과를 보이지 않는다고 결론을 내리고 있다<그림 6>.


1993년 Eur J Clin Pharmacol.에 발표된 논문에서는 건강한 지원자를 대상으로 기억과 psychomotor에 대한 oxcarbazepine의 효과를 살펴보았다. 장기적으로 봤을 때 oxcarbazepine이 기억과정에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 오히려 psychomotor 기능에 약간 자극을 주는 효과가 있다고 보고하였다.

또 다른 논문에서는 centrotemporal spike를 가지는 소아 뇌전증 환자에서 oxcarbazepine 단독요법을 시행하였는데, oxcarbazepine이 발작을 막고, EEG를 정상화시키는 효과가 있고, 인지능과 행동에 나쁜 영향을 미치지 않는다고 밝혔다.

부분발작인 소아 및 성인 환자에서 인지능에 대한 oxcarbazepine의 효과를 알아본 연구에서는 oxcarbazepine을 6개월간 투여했을 때 인지능 검사에서 유의한 차이가 없었다.

새로 진단된 부분발작 소아 환자에서 oxcarbazepine, carbamazepine, valproate를 비교하는 연구가 Seizure에 발표되었는데, 모든 군에서 인지능 손상은 관찰되지 않았다.

2009년 Epilepsy & Behavior에 발표된 논문에서는 topiramate가 인지능에 상당히 안좋은 영향을 미치지만 oxcarbazepine, lamotrigine은 해로운 영향을 미치지 않는다고 보고하였다. 

■ 결론

오래된 AEDs 중 phenobarbital과 새로운 AEDs 중 topiramate는 인지능에 나쁜 영향을 미치지만 oxcarbazepine은 인지능 손상을 가져오지 않음을 알 수 있다. 앞으로 AEDs 단독요법에 대한 장기적인 인지능 연구가 시행되어야 할 것으로 보인다. ▣


Network connectivity in epilepsy

▲ 문진화 교수    

뇌전증 환자에서의 connectivity 연구

뇌에는 epileptogenic network이 있는데, 그 중 핵심 부위로 추정되는 hub region이 있고 또 다른 부위에 seizure onset zone이 있는데, 수술할 때 seizure onset zone만을 포함시켜서 수술한다면 수술 후에도 경련이 계속 남아 있을 수 있다. 하지만 hub region을 포함시켜서 제거한다면 수술 후 seizure free 상태가 될 수 있다. 이것이 뇌전증 환자에서의 connectivity를 연구하기 위한 중요한 개념 중 한가지이다.

뇌에는 anatomical, functional, effective connectivity가 있는데, 오늘은 functional, effective connectivity에 대해 주로 살펴보고자 한다. 뇌 network에서 nodes들간의 connectivity가 존재하는지? 존재한다면 그 강도(strength)는 어떤지? 그리고 인과관계에 있는 연결고리들(causal links)이 있는지? 방향성(directivity)은 어떻게 되는지에 대해 알아보고자 한다. 또한 여기에 time의 개념이 들어간다면 dynamic dimension이라는 것으로 조금 바뀌게 된다. 여기서 말하는 ‘nodes’라는 것은 실제하는 nodes라기 보다 EEG, fMRI, DTI 등을 이용하여 기록된 신호가 있는 부위로 임의적인 nodes이다.

뇌에 network가 실제로 존재하는 것은 증명되어 있다. Synfire neuron이 있는데 이런 뉴런이 동시에 실행하게(working) 되고, ‘local networks’도 존재해서 시각이나 청각(visual or auditory function)을 다룰 때 같은 일을 하게 되고, DTI를 통해 ‘large-scale networks’가 존재하는 것으로 밝혀졌다. ‘Local networks’과 ‘large-scale networks’이 잘 조화되어 있는 것은 자연계나 인간 생활에서는 흔한 일일 수 있는데, 대표적으로 인터넷이나 social networks, metabolic networks이 증명되어 있다. 이런 network을 연구할 때는 수학적인 방법이 많이 사용되기 때문에 임상가에게는 생소할 수 있다. 

그렇다면 왜 뇌전증 환자에서 connectivity를 다루어야 하는가?

뇌전증은 non-promote seizure가 재발하는 상황인데, 발작은 synfire chains이 있고 그것이 propagation하고 언젠가 termination하기 때문에 그 자체가 network로서의 성질을 많이 가지고 있다. Network 개념으로 연구를 하는 것은 ‘왜 ictal activity가 퍼져 나가고, 어떤 사람에서는 수술 후에도 발작이 남아 있고 어떤 사람에서는 멈추는지? 또 interictal discharges와 ictal discharges 간에 어떤 관계가 있는지’를 연구하는데 도움을 줄 수 있기 때문이다.

ECoG, EEG, MEG, fMRI를 통해서 ‘hubs’를 밝히려는 노력을 많이 해왔고 이런 ‘hubs’가 발작의 시작과 전파에 중요한 역할을 할 것이기 때문에 이러한 ‘hubs’를 선택적으로 파괴하고 조절(modulation)하는 것이 발작을 좀 더 효율적으로 없앨 수 있을 것이라 생각된다. 

Connectivity 평가하기 위한 여러 가지 수학적 방법

수학적 방법에 대해서는 생소한 부분이 많은데 대표적으로 Graph theory가 있고, linear methods와 non-linear methods가 있다. Linear methods에는 Granger causality와 directed transfer function (DTF)가 있다. Non-linear methods에는 non-linear regression 등이 있다. 또한 새로운 방법으로 Dynamic Causal Modeling (DCM)이 최근 많이 사용되고 있다.

Graph theory는 L. Euler라는 사람에 의해 처음으로 연구되기 시작했다. Konigsberg라는 도시에 강을 가로 지르는 7개의 다리가 있는데 그 시에서 그 다리를 한번에 건널 수 있는 방법에 대해 문제를 냈다. L. Euler가 그것은 불가능하다고 밝혔고 점과 선으로 이루어진 관계를 연구하는 학문을 topology라고 하는데 그것이 Graph theory의 기원이 되었다고 한다.

Stanley Milgram의 실험도 유명한데, 1950년대에 미국 전역에 있는 두 사람을 골라서 한 사람에게 알만한 사람을 통해서 나머지 다른 사람에게 편지를 전해주라고 과제를 냈는데, 평균적으로 6번의 단계를 거치니깐 편지가 전달되었다고 한다. 복잡해 보이고 멀어 보이는 관계에도 사실 빠른 네트워크가 존재하고 있으며, 여기서 ‘small world’ phenomenon의 개념이 나오기 시작했다.

Graph Scheme에는 path length (L), clustering coefficient (C), degree of node (K)라는 개념이 있는데, path length는 한 점에서 다른 점까지 가는데 몇 개의 링크를 거쳐야 하는가를 말하며 path length가 짧을수록 빨리 갈 수 있다.

Clustering coefficient는 하나의 node에 삼각형 cluster를 이루는 고리가 얼마나 많이 연결되어 있는가를 말하며 이것이 높을수록 좀 더 local connection이 잘 발달되어 있다고 할 수 있다. Degree of node는 한 점에 몇 개의 다른 점이 연결되어 있는가를 말한다.

Small-world diagram은 Watts and Strogatz가 만든 것으로, 크게 regular network, small-world network, random network가 있다<그림 1>.


이중 regular network와 random network는 이상적인 network의 극과 극을 보여준다. Regular network는 국지적으로는 많이 연결되어 있지만 멀리 있는 점과는 연결이 적다. Random network는 무질서해서 아무 방향으로나 연결되어 있어서 비효율적이고 예측하기 힘든 network이다.

이에 반해 small-world network는 국지적으로도 충분히 연결되어 있고 멀리 있는 점과도 어느 정도 연결이 되어 있다. 그래서 clustering coefficient가 크고 path length는 짧다. ‘Betweenness centrality’는 한 점에서 다른 점으로 갈 때 얼마나 많은 최단경로가 되느냐인데, 최단경로가 많이 되는 node일수록 중요하지만 공격에는 취약할 수 있다. Betweenness centrality’가 큰 node를 ‘Hub region’이라고 부를 수 있다. Small-world network는 효율적이고 국지적인 공격에 강하다. 하지만 중심축을 공격하면 취약한 특징이 있다.

신경계가 Small-world network로 이뤄져 있는지에 대한 최초의 연구는 C. elegans라는 선충을 통해 시행되었다. 이 선충은 302개의 뉴런을 가지고 있는데, clustering coefficient, path length를 계산해서 network가 밝혀져 있다.

신경계에서 small-world network를 증명하였지만 인간의 뇌에는 302개와 비교가 안되는 굉장히 많은 뉴런이 있기 때문에 거대한 network를 계산해야 한다.

Granger causality는 인과관계를 예측하는 도구인데, X를 포함시켜 계산할 때 Y에 대한 예측력이 커진다면 “X가 Y를 Granger-cause한다”라고 한다.

세 개의 mini network가 있고 서로 간의 인과관계가 있을 때, 거기에 대한 Granger causality를 계산해서 small-world network에 대한 causality 정도를 표시하고 거기에 threshold를 줘서 빨간색은 excitatory, 파란색은 inhibitory, 초록색은 interaction이 없을 때를 말하며 이러한 그래프로부터 거꾸로 원래의 인과관계를 유추할 수 있다<그림 2>. Granger causality는 linear methods이다.

Granger causality를 multichannel EEG/MEG data로 확장시킨 것이 directed transfer function (DTF), aDTF (adaptive DTF)이다.

Nonlinear regression analysis에서 nonlinear라는 것은 직선관계가 아니라 곡선관계에 있을 때 nonlinear한 관계에 있다고 하는데 자연계는 nonlinear한 관계가 훨씬 많다. Nonlinear regression method는 X, Y의 값만 알지 그 사이의 관계가 nonlinear인지, linear인지 모를 때 그것으로부터 관계를 거꾸로 추정해 낼 수 있다. X, Y의 관계가 dependent한지 independent한지에 따라 그 값을 0과 1로 구분할 수 있고 그것으로부터 dependency를 구해서 서로간의 관계를 추정할 수 있다.

iEEG에서 mesial로 lateral쪽에 있는 electrode에 대한 관계를 유추했을 때 h2 correlation coefficient에 의한 matrix를 구해서 그 강도에 따른 그래프를 그릴 수 있다. Seizure onset 시기에 lateral부터 시작하는 epileptic network가 반대쪽까지 퍼지는 것으로 나타내 준다. 이러한 network는 그래프를 볼 때 눈으로 어느 정도 짐작을 할 수 있지만 이런 방법으로 좀 더 연결강도가 얼마나 강한지를 구체적으로 찾아낼 수 있다.

앞서 소개한 방법들은 뇌 이외 다른 기능을 예측하는데도 사용하지만 Dynamic Causal Modeling (DCM)은 특히 fMRI를 연구할 때 fMRI 데이터를 좀 더 생체모델에 가깝게 바꿔준다. 실제 신경계가 여러 자극을 한꺼번에 처리하는 것처럼 각각의 자극들을 linearly separable components로 바꾸어서 영향 관계를 분석해서 상관관계를 구하는 방법으로 fMRI 연구에 많이 사용하고 있다. 

뇌전증에서 Connectivity에 대한 연구결과

이런 방법을 응용한 lesion-related epilepsy나 generalized epilepsy에 관한 짧은 연구결과를 살펴보고자 한다. 현재까지 focal cortical dysplasia (FCD), dysembryoplastic neuroepithelial tumors (DNET), periventricular nodular heterotopias (PNH)에서 연구가 많이 되어 있는데, 이러한 뇌전증은 난치성이고 focal lesion과 ‘epileptogenic network’에 대한 의견이 분분한 병변이다.

또한 MTLE에서도 temporal 이외에 다른 부위까지 연관된 epilectogenic network를 생각해서 ‘Temporal-plus epilepsy’라는 개념도 최근에 나오고 있다. Epilectogenic network를 결정하는 것은 수술할 부위를 결정하거나 예후를 결정하는데 있어서도 중요한 요인이 된다.

이러한 연구방법으로는 depth EEG를 사용하거나 high frequency component가 얼마나 많은지를 수학적으로 계산하는 epileptogenic index, MEG source localization과 DTF를 사용해서 분석하는 방법들이 있다.

이소증(heterotopia) 환자에서의 연구를 보면, 41세 남성 환자로 데자뷰를 포함한 mesial TLE에서 나타나는 증상을 전형적으로 보였지만, MRI 상에서 hippocampus cortical change는 보이지 않았다. Depth electrode를 노란색 선으로 삽입하고 노란선의 위치에 따라서 앞에서부터 뒤로 각각 위치를 지정했다.

세 번의 발작을 했는데, high frequency analysis를 해서 high frequency가 많아지는 시점을 seizure onset 시점으로 잡고 heterotopia와 hippocampus 부위만의 연관관계를 h2 correlation coefficient 값을 구해서 분석하였다.

세 번의 발작 중 첫 번째는 특별한 연관관계를 찾기가 어려웠고 두 번째와 세 번째는 seizure onset이 heterotopia 부분 외에도 mesial temporal lobes가 leading point를 하고 있었고 다른 cortex 부위와도 연관관계를 주고 받고 있었다<그림 3>.


Graph analysis를 이용하여 partial epilepsy 환자에서 epilectogenic network를 알아본 연구에서는 Betweenness centrality를 평가하여 hub를 결정해서 ictal, preictal, interictal 상태를 비교하고 surgical outcome과의 관계도 연구하였다. DTF를 통해 node들의 방향성을 구하였고, Betweenness centrality를 통해서 hub로 추정하고 active node들이 다른 방법을 통해 seizure onset으로 추정하여 잘라낸 부위와 얼마나 거리적인 차이가 있는지를 봤는데, seizure-free 그룹에서 non-seizure-f ree 그룹보다는 그 차이가 적은 것으로 나타났다<그림 4>.


특히 gamma에서는 통계적인 차이가 있었다. 대표적인 환자에서는 theta, alpha, beta, gamma가 seizure onset zone과 active node가 비슷한 위치에 있는 것을 보여 준다. Seizure onset zone과 active region의 거리는 의미있는 차이가 있었지만 특히 gamma band에서 ictal일 때는 interictal이나 ictal spike에 비해 active region과의 차이가 좀 더 적었다.

뇌파나 에너지 데이터 이외에도 MRI를 통해 cortical thickness를 측정하여 이 수치를 통해 ‘small worldness’를 보는 연구가 시행되었다. 병변이 있는 부위는 cortical thickness가 변형이 되거나 microscopic하게 영향을 받을 수 있다.

122명의 TLE 환자군과 47명의 정상대조군을 비교하였을 때, 두 군 모두 small-world topology를 보였으며 정상대조군에 비해 환자군에서 path length가 길고 clustering coefficient도 증가되는 양상을 보였다.

Postoperative seizure outcome이 좋지 않은 사람일수록 이러한 network disruption이 좀 더 심했다. ‘small worldness’를 구하는 과정을 보면, correlation matrices을 구하고 여기서 의미있는 점들만을 뽑아서 connectivity matrices을 구하고 connectivity graphs를 나타냈다<그림 5>.

델타에 해당하는 ‘small worldness’는 대조군, LTLE, RTLE의 세 그룹 모두 보였지만 path length, clustering coefficient에는 차이가 있었다.

Generalized epilepsies에서 network가 어떤 개념으로 이해되고 있는지 살펴보면, 전통적으로 generalized epilepsies는 “centrocephalic concept”이라고 해서 thalamus에서 시작되어 전체적으로 뇌가 활성화되는 개념으로 알려져 있다. 초창기부터 CAE에서 focal onset이 있는 것이 아닌가 하는 의문이 있었는데 실제로 분류에 있어서 반영이 되지 못했고 최근에 Berg and Scheffer 등은 전체적인 classification에 대한 변화가 있어야 한다고 주장하였다.

사람을 대상으로 absence epilepsy 환자에서 ictal stage에 iEEG를 찾는 것은 굉장히 힘들기 때문에 대부분 쥐를 대상으로 연구를 하게 된다.

쥐를 대상으로 하는 nonlinear analysis 연구를 보면 first 500 msec에서 UpperLip zone을 포함한 somatosensory cortex 영역에서 처음 spike wave가 시작되고 그것이 다른 cortex로 퍼졌다가 thalamus로 가서 다른 부분을 거치는 것을 보여주었다.

Whole seizure를 통해서는 다시 cortex로 나오는 것을 관찰할 수 있었다. 저자들은 이것이 아주 초기의 굉장히 빠른 변화이기 때문에 msec 단위의 빠른 변화를 측정할 수 있는 방법을 사용해야 한다고 제시하였다.

Holmes은 Dense array 256 channel EEG analysis을 통해 SWDs의 source analysis를 했는데, slow wave는 frontal cortex에서, spike는 frontopolar region에서 나왔다고 보고하였다.

Stefan 등은 MEG/EEG를 동시에 찍었을 때 CAE, JME, GTC 환자에서 prefrontal-insular-thalamic network dominant networks를 확인할 수 있었다고 보고했다.

iEEG를 찍는 것이 드물기 때문에 EEG-fMRI를 같이 찍어서 하는 연구를 보면, Aghakhani 등은 thalamic region에서는 bilateral activation이 spike wave discharge와 관련되어 나타났고, 그렇지만 cortex에서는 동시에 deactivation되었다고 하는데 cortex deactivation이 발작 때 보이는 의식 변화와 관계가 있을 것으로 얘기하였다.

그러나 BOLD signal은 시간적 연관관계를 보기에 time resolution이 적기 때문에 SWD의 dynamical onset을 보기에 적합한 방법은 아니다.

SWD은 msec분의 msec scale로 일어날 수 있기 때문에 cortex에서 thalamus로 간 다음에는 cortico-thalamo-cortical loop를 거쳐서 oscillations을 일으킨다. 그 때는 다른 변화를 관찰하기는 힘들 수 있다.

그래서 absence epilepsy는 사람을 대상으로 한 연구가 상대적 많지 않다. Absence epilepsy 환자에서 SWD를 MEG를 찍어서 얻은 데이터를 다양한 방법으로 분석하였다. Slow wave에 대한 분석을 했을 때 3초 시점에서 low frequency가 많아졌다.

이미 spike wave가 본격적으로 보이기 전부터 low frequency wave의 power가 증가하는 것을 관찰할 수 있었고, coherence topology analysis를 했을 때는 3.2초부터는 slow wave가 많아졌다<그림 6>.

뇌 MRI 상에서 합성했을 때는 fronto-occipital network를 확인할 수 있었다. ‘small worldness’가 있는지를 확인하려고 seizure onset시점으로부터 network connectivity를 분석했을 때, seizure onset 직후에 local connectivity는 올라가고 global connectivity는 비교적 떨어져 마치 ‘small worldness’가 증가되는 것처럼 보였다.

발작시점에는 굉장히 효율적으로 데이터를 주고 받아야 하기 때문에 ‘small worldness’가 증가되는 것처럼 보이는 것 같다. 이는 5명 환자의 합산 데이터인데, 각각 환자의 데이터를 그대로 봤을 때는 굉장히 큰 oscillations이 있는데 합산하면 보이지 않게 된다.

Oscillations의 특징은, rhythmic morphology을 보이는데 slow wave 시 global connectivity가 증가하고 spike 시 local connectivity가 증가한다. 

뇌전증에서 connectivity 연구의 임상적 의미

Generalized라는 개념이 언젠가는 사라질 수도 있다. 발작을 분류하는데 있어서 그런 개념보다는 cortical과 subcortical network를 확인하고 그것의 전파 속도를 언급하는 것이 좀 더 나은 분류가 될 수 있고, 이는 multitargeted treatment를 하는데 도움이 될 수 있다.

수술할 영역을 결정하거나 target-guided therapies를 할 때 도움이 되고 iEEG를 놓을 때 위치결정에 도움이 된다. 또한 연구목적이지만 locally targeted therapies를 할 때 쥐에서 항경련제를 specific hubs에 직접 주입하는 방법을 연구해 볼 수 있다.

그 다음 transcranial magnetic stimulation (TMS)나 deep electrical brain stimulation (DBS)과 같은 것을 할 때도 네트워크 개념을 응용하면 도움이 된다. ▣
 
 



Nonepileptic paroxysmal events

▲ 황 희 교수   

PNEs 정의, 역학

돌발적 비간질 발작(Paroxysmal nonepileptic events, PNEs)는 paroxysmal altered movement가 있고 혹은 감각(sensation)이 있거나 혹은 간질성 발작(epileptic seizures)과 비슷한 경험을 환자가 호소하는 경우를 말하며, EEG 상의 변화는 없는 것으로 알려져 있다.

대개 전형적인 증후(stereotypical semiology)가 반복되고 기간도 다양할 수 있고 에피소드식으로 반복적으로 일어날 수 있어서 뇌전증으로 착각하게 되는 경우가 많다.

이전의 연구에서 보면 3차 병원에 전원되어 오는 환자 중 20% 정도가 non-epileptic paroxysmal activity라고 보고되었고 Kotagal 등의 연구에서는 이러한 환자가 15.5% 정도라고 보고하였다.

성인으로 갈수록 psychogenic 혹은 cardiogenic events가 더 많은 반면에 소아에서는 physiologic 혹은 organic cause가 있을 수 있어서 간질성 발작이 아니라고 다 괜찮다고 볼 수는 없으며 환자의 증상에 따라 추후에 더 많은 검사가 필요할 수도 있다.

이력(History)을 체크할 때는 발병연령, 순서(sequence), 주기(periodicity), 빈도(frequency), 기간(duration), 경고증상(warning sign), 전구증상(prodrome)을 자세히 살펴보고, 가족력이나 비슷한 증상이 최근에 가족 중에 일어났는지 등을 확인해야 한다.

Interictal EEG는 channel 수도 한정되어 있고 event를 길게 잡아서 찍는 것이 아니기 때문에 아무래도 진단을 하는데는 한계가 있다.

PNEs의 분류

Consciousness alteration이 동반된 PNEs에는 breath-holding spell (BHS), syncope, somatoform disorder가 속하고 수면과 관련된 PNEs에는 neonatal sleep myoclonus, parasomnia, night terror, sleep walking, narcolepsy/ cataplexy가 있다.

Movement disorder에는 tic disorder, myoclonus, spasmus nutans, chorea / ballismus / athethosis / dystonia, paroxysmal dyskinesia가 발작으로 착각할 수 있다.

Stereotyped 혹은 self-stimulatory behaviors로는 migraine, paroxysmal vertigo가 들어가고 나이 어린 아이들에서는 GERD도 발작으로 착각하는 경우가 있다. 

PNEs 관련 임상연구

본원에서 1995년부터 2009년까지 모니터링을 실시한 전체 1,108명 중 PNEs가 얼마나 되는지를 알아보는 연구를 시행하였다.

142명(12.9%)의 환자가 PNEs로 밝혀졌으며, 그 중 남성이 84명, 여성이 59명이었다.

연령별로 6세 미만을 Group A, 6~12세까지를 Group B, 12세 이상을 Group C로 나누어 봤을 때, mean latency가 나이가 들수록 조금 늘어나는 경향을 보였다. 발달지연인 비율은 나이가 어린 그룹에서 확실하게 높았다<그림 1>.


77명의 환자가 1~4개의 AEDs를 복용하고 있었다. 46명 환자는 현성의 뇌전증이 있는 환자였고 32명의 환자는 불필요하게 약을 복용하고 있었다.

1세 미만, 1~3세, 3~6세, 6~9세, 9~12세로 연령을 좀 더 세분화해서 보면, 나이가 어린 그룹에서 staring, tonic posturing, sleep myoclonus가 좀 더 많았고, 나이가 들면 movement disorder, PNEs, tic disorder가 좀 더 많아지는 경향이 있었다.

현성의 뇌전증이 있으면서 PNEs가 같이 있는 그룹과 뇌전증이 없는 PNEs 그룹을 나누어서 보면, 발달지연은 현성의 뇌전증이 있는 그룹에서 확연히 더 많음을 볼 수 있다<그림 2>.


뇌전증이 없는 그룹에도 20% 정도에서 interictal spike가 있다는 이전의 보고가 있다. 따라서 interictal spike 여부가 이런 것을 감별하는데 도움을 못 준다는 것을 알 수 있고 의심이 될 때는 비디오-뇌파 모니터링을 통해 확인을 해야 한다.

뇌전증이 없는 그룹에서도 뇌 MRI가 비정상적으로 나오는 비율이 19.2%로 높게 나왔는데, 이는 다른 질환이 동반된 환아에서 발작이 의심되어 내원한 경우가 많았기 때문이다.

발달지연이 있는 환자그룹과 발달지연이 없는 환자그룹으로 나누어 살펴봤을 때는 발달지연이 있는 환자에서 staring, tonic posturing의 비율이 통계적으로 유의하게 높게 나왔다.

그래서 정확한 확인없이 뇌파에 이상이 있고 발달지연이 있으니깐 위험이 있다고 보고 약을 사용하면 나중에 증상조절이 안되어 모니터링했을 때 뇌전증이 아니라고 나오는 경우가 종종 있다. 그리고 발달지연이 없는 그룹에서는 tic disorder, movement disorder, PNEs의 비율이 좀 더 높게 나왔다.

■ 결론

PNEs는 소아 연령에서도 흔히 발견되며, 발달지연이 있는 경우 bizzarre stereotypical behavior가 있으면 간질성 발작인지, 아닌지를 비디오-뇌파 검사를 통해 모니터링하는 것을 권고한다. ▣



Genetics in child neurology

▲ 임병찬 교수   

■ Next generation sequencing bioinformatics pipeline

기존의 Sanger sequencing은 특정부위를 sequencing할 때 전통적인 PCI를 사용하는 방법이다<그림 1>.

특정부위에 sequence에 맞는 작은 primer를 양쪽 방향으로 짜서 특정 부위를 증폭시킨다. 그 산물을 가지고 sequencing하는 방법은 염기별로 형광을 붙이고 증폭된 산물을 가지고 다시 증폭하는데 두 번째 할 때는 특수처리된 dedeoxy 염기들을 붙여서 그 염기가 삽입되면 거기서 중합반응이 끝나도록 만들어 놨다.

확률적으로 어디에 끼어 들어가는냐에 따라 첫 번째, 두번째 일수도 있고 마지막일수도 있는데, 여러 산물을 내기 때문에 형광을 내는 여러 크기의, 여러 산물을 크기별로 잘 구별하면 sequence를 알 수 있다. 예전에는 gel에 걸어서 확인했지만 요즘은 작은 capillary를 이용하여 크기를 구분할 수 있다.


원리는 염기별로 형광을 붙여서 염기를 구분하고 크기를 구분해서 순서를 구분하는 방법인데, 아직까지도 이 방법이 gold standard이다. 눈으로 확인할 수 있고, 특정부위가 PCI가 잘 안되면 primer를 다시 짜거나 조건을 바꾸는 등 수정이 가능하다. 하지만 노동력과 시간이 많이 드는 단점이 있다.

이에 반해 next generation sequencing은 여러 복잡한 방법을 사용하는데, 네 가지 염기에 형광을 붙여서 구분하는 것은 똑같지만 차이가 있다면 수많은 반응을 직접시킨다는 차이가 있다<그림 2>.


한 튜브에 여러 산물을 증폭하면 뒤섞이고 분리하기도 어려운데, 나노기술이나 세분화 기술이 발달해서 구획을 미세하게 잘 나누어서 증폭할 수 있는 시스템이 개발되었다. 이것이 하나의 핵심기술이고 그 방법으로는 emersion, bead를 사용하여 구획을 나누어 증폭하는 것과 판(slide)에 cluster가 되서 특정부위에 직접시키는 것이 있는데 이러한 기술이 개발, 발전되어 많은 반응을 구분할 수 있다.

그리고 형광을 스캔하는 카메라의 기술이 발달하여, 형광반응을 실시간으로 찍고 세부적으로 구분할 수 있는 있는데 이것도 핵심기술이라 할 수 있다. 미세한 점을 확대해 보면 색깔로 구분이 된다. 이를 종합해서 sequence를 분석하게 된다.

기술적인 부분은 이 정도로 이해하면 되지만 데이터 분석은 그리 간단하지 않다. 수많은 조각조각을 순서를 맞춰 길게 만들어야 하기 때문에 아주 많은 특수 컴퓨터 작업이 필요하다. 따라서 error rate가 높을 수 밖에 없고, Sanger sequencing처럼 눈으로 확인하기 어려우며, 분석하는 범위가 넓어져서 validation하기가 힘들다.

가장 큰 문제는 error rate가 높다는 것인데, 이를 얼마나 줄이고 목적에 맞게 잘 분석하는지가 성공적인 연구나 검사방법 개발에 중요하다고 하겠다.

컴퓨터 작업이 굉장히 많이 필요하고, 관련된 프로그램도 많다. 데이터 분석이 많아 처리하는 시간이 오래 걸리다 보니 용량이 큰 하드웨어가 필요하다.

임상가 입장에서는 분석 시스템을 개발하는 일은 어렵지만 알고리듬을 잘 이해하고 연구대상이 되는 데이터베이스를 잘 확립하며 phenotype을 잘 분류하고, 다른 기관과 잘 협력하는 것이 중요하다.

우리나라는 그런 부분을 잘 이해하고 있고 co-work할 수 있는 인적자원이 부족한 것이 문제라는 생각이 들었다. 

Noninvasive Prenatal Diagnosis

산전진단에서 유전진단은 12~18주에 fetus의 DNA를 직접 얻을 수 있는 방법으로 했는데 가장 큰 단점은 침습적(invasive)이라는 것이다.

산모의 혈장(plasma)에도 태아의 DNA(fetal DNA)가 있다는 것이 이미 알려져 있는데 문제점은 양이 적어 분석이 어렵다는 것이다. 최근 그런 장애를 극복할 수 있는 기술이 많이 개발되었다. 아이디어는 굉장히 좋지만 실상은 분석에 어려움이 많다.

Fetal DNA가 존재한다는 것은 1997년에 처음 밝혀졌 는데, 그 양은 임신 후반기로 갈수록 증가한다고 보고되었다<그림 3>.


3rd trimester에 진단하는 것은 의미가 없으므로 1st trimester, 2nd trimester에 진단해야 하는데 이때는 산모 혈장에서 fetal DNA의 농도가 10~15% 정도 밖에 되지 않기 때문에 검출기술이 필요하다. 고전적인 검출방법으로 Real-time PCR과 Digital PCR이 있고, 최근 Next generation sequencing (Massively parallel sequencing)을 접목해서 새로운 tool을 개발하려는 노력이 한창 진행 중에 있다.

Duchenne and Becker muscular dystrophy 환자의 유전진단은 여러 가지 방법을 사용해야 하고 유전자 크기도 크며 비용도 많이 들기 때문에 NGS를 이용하여 진단할 수 있는 proof concept study를 시행하였으며 연구결과가 2011년에 저널에 발표되었다<그림 4>.


여기서는 genomic DNA를 이용하였는데, plasma DNA를 이용하여 산전진단하는데 같은 방법을 개발하고자 현재 연구 중에 있다.

연구의 가장 큰 문제는 산모의 plasma에 있는 cell free DNA의 양이 적고 fragmentation되어 있어 처리하기가 어렵다는 것이다. 그리고 sequencing을 위해 library를 만드는 과정에서도 중간에 손실이 많이 되기 때문에 역시 양이 문제가 되는데 외국 연구그룹의 도움을 받아서 library capture까지 진행했다.

이후에는 sequencing을 통해 전체 이분하게 cover가 되는지를 볼 예정이고, 이에 알맞은 분석 방법을 잘 정리해서 적어도 DNB만은 진단 tool을 개발하는 것이 목표이다. ▣

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