심리생리학적 상호작용

심리생리적 상호작용(Psychophysiological Interaction, PPI)은 기능적 뇌 영상 데이터, 주로 기능적 자기공명영상(fMRI)을 분석하기 위한 뇌 연결성 분석 방법이다. 이 방법에서는 뇌 영역 간의 효과적 연결성(effective connectivity; coupling)이 맥락에 따라 어떻게 변화하는지를 계산한다.^[1][2]

PPI 분석은 과제 수행 등 특정 심리적 맥락과, 특정 뇌 영역의 활동 등 생리적 상태 사이의 상호작용에 따라 활동이 달라지는 뇌 영역을 식별한다. 이를 통해 특정 영역의 활동이 심리적 및 생리적 요인에 의해 어떻게 조절되는지를 이해할 수 있다.^[3]

이 방법은 1997년 프리스톤(Friston)과 동료들이 처음 제안하였다.^[1] PPI에서는 심리적 변수와 생리적 변수 사이의 상호작용 항(interaction term)을 포함한 모델을 하나 만든다. 만약 상호작용 항이 심리적 변수와 생리적 변수의 주요 효과를 고려한 후에도 다른 뇌 영역의 활성화를 설명할 수 있다면, 이는 두 뇌 영역 간에 과제에 의존적인 연결성이 존재함을 의미한다.

PPI 방법은 주로 기능적 자기공명영상(fMRI)으로 측정된 혈액-산소-농도-의존 영상(BOLD)에 적용된다. BOLD 신호는 신경 활동에 비해 반응 속도가 느리다. 따라서 기틀만(Gitelman과 동료들은 시드 영역의 BOLD 시간 신호를 혈류역학적 반응 함수(hemodynamic response function)를 사용해 먼저 디컨볼루션(deconvolution)하여, 결과적으로 "신경 수준"의 신호가 심리적 변수, 즉 주어진 자극의 시점과 일치하도록 할 것을 제안했다.^[4] 이때 심리적 변수와 생리적 변수는 모두 0을 중심으로 정규화되어야 한다.^[5]

fMRI 실험이 다수의 조건으로 설계된 경우, 모델에 여러 심리적 변수가 포함된다. 이를 처리하기 위해 일반화된 PPI(generalized PPI, gPPI)라는 모델이 제안되었다.^[6]

전통적으로 PPI 분석은 시드 기반 전략(seed-based strategy)을 사용해 수행된다. 이는 사전에 정의된 시드 영역을 사용해 PPI 항을 정의하고, 전 뇌를 대상으로 복셀 단위 분석을 수행하여, 시드 영역과 과제 조절 연결성을 나타내는 영역을 식별하는 방식이다.

PPI 방법은 또한 뇌의 모든 영역 쌍에 적용될 수 있다. 이를 통해 뇌 전체의 과제와 관련된 연결성을 매핑할 수 있다.^[7]

주요 fMRI 데이터 분석 소프트웨어인 SPM, FSL, AFNI, CONN 등에는 모두 PPI 분석 모듈이 포함되어 있다. 또한, MATLAB 기반의 도구인 Generalized PPI Toolbox는 PPI 분석을 전문적으로 지원하는 툴박스이다.