인공지능과 뇌 스캔 기술의 조합을 통해 인간 두뇌에서 특정 공포(또는 공포증)를 제거하는 기술이 발견됐다.

캠브리지 대학(University of Cambridge) 연구팀에 의해 수행된 관련 연구결과는 연구학술지 네이처 인간행동(Nature Human Behaviour) 창간호에 게재됐다.

오늘날 14명 중 한명이 두려움과 관련된 장애로 고통받고 있는 것으로 알려졌다. 한편 이러한 환자들을 대상으로 진행되는 가장 일반적인 치료방법은 환자들을 공포의 근원에 노출시켜 그것이 결코 해롭지 않다는 것을 인지시키는 것이다.

그러나 이 치료방법은 환자들에게 불쾌감을 줄 수 있고 실제 환자들이 이러한 치료방법을 꺼리는 경향을 보이는 것으로 알려져 있다. 이에 캠브리지 대학교와 미국의 신경 과학자 팀은 무의식적으로 두뇌에서 공포 기억을 제거하는 방법을 연구했다.

연구팀은 디코디드 뉴로피드백(Decoded Neurofeedback)이라는 새로운 기술을 사용하여 공포 기억을 읽고 식별하는 방법을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 뇌 스캔을 사용하여 뇌 활동을 모니터링하고 특정 공포 기억과 유사한 복잡한 활동 패턴을 식별하는 것을 가능하게 만들었다.

연구팀의 벤 시모어 박사는 "실제 정보가 두뇌에서 표현되는 방식은 매우 복잡하지만 인공지능 이미지 인식 방법을 사용하면 관련 정보의 문맥을 식별하는 것이 가능하다"며 "AI 알고리즘을 사용하여 정확하고 빠르게 두뇌 정보를 읽을 수 있었다"고 말했다.

연구팀은 17명의 건강한 참가자들을 대상으로 특정 컴퓨터 이미지를 보여주는 동시에 짧은 전기 충격을 가하는 형식으로 인위적으로 두려운 기억을 생성했다. 공포와 관련된 특정 패턴이 발견됐을 때 실험 대상자들에게 실험적인 보상을 제공해 두려운 기억을 겹쳐 썼다. 이러한 과정은 3일 동안 반복됐다.

연구팀에 따르면 이 실험의 목적은 전기 충격과 연관된 뇌 활동의 미묘한 패턴을 작은 보상과 지속적으로 연결함으로써 참가자들의 공포에 대한 기억을 점진적이고 무의식적인 방식으로 제거하는 것이다. 연구팀은 이런 방식으로 이전에 충격적인 기억을 예측하도록 조정된 특성을 긍정적인 기억으로 대체하도록 재프로그래밍 했다고 말했다.

이후 실험대상자에게 공포스러운 기억을 불러일으킬 수 있는 사진을 다시 보여주자 두려움과 관련된 어떠한 뇌 활동 패턴도 나타내지 않았다는 사실을 확인했다고 밝혔다.

연구팀은 초기 연구의 표본 크기가 비교적 작았지만 이 기술을 통해 향후 외상 후 스트레스 장애(PTSD)나 공포증 증상을 나타내고 있는 환자들을 치료하는 새로운 치료법을 개발할 수 있을 것으로 전망했다.