대규모 연구, 렘수면 많을수록 83가지 질병 위험 낮아지는 것으로 나타나

연구진은 UK Biobank 참가자 95,559명의 손목 착용형 가속도계 데이터 1주일 치를 분석한 뒤, SleepNet이라는 알고리즘을 이용해 각 참가자가 렘수면과 기타 수면 단계에서 보낸 시간을 추정했습니다. 참가자들을 중앙값 8.9년간 추적하면서 1,049가지의 서로 다른 건강 상태 중 어떤 것이 발생했는지 추적했습니다. 이렇게 많은 결과를 한꺼번에 검정하는 데 대한 통계적 보정을 거친 후, 연구진은 수면 패턴과 질병 위험 사이에 156건의 유의미한 연관성을 발견했습니다.

렘수면이 많을수록 이들 질병 중 83가지의 위험이 낮아지는 것과 관련이 있었고, 깊은 수면이 많을수록 추가로 7가지 질병의 위험이 낮아지는 것과 관련이 있었습니다. 반대 방향으로는, 밤마다 수면 시간이 불규칙할수록 3가지 질병의 위험이 높아지는 것과 관련이 있었고, 처음 잠든 후 깨어 있는 시간이 길수록 6가지 질병의 위험이 높아지는 것과 관련이 있었습니다. 이 연구는 또한 수면 시간과 질병 위험의 관계가 직선이 아니라 곡선 형태를 띤다는 사실도 발견했습니다. 86가지 질병 결과에서 총 수면 시간과 위험의 관계는 비선형적이었으며, 이 중 69가지에서는 최저 위험이 6~8시간 구간에 속했습니다. 5시간 미만으로 수면하는 사람들은, 극단적인 수면 시간을 6~8시간 기준군과 비교했을 때 확인된 41건의 유의미한 위험 증가 중 37건을 차지했습니다.

렘수면을 측정하는 전통적인 방법은 야간 수면다원검사(polysomnogram)로, 사람이 클리닉에서 잠을 자는 동안 뇌 활동, 안구 운동, 근긴장도, 호흡, 심장 리듬을 동시에 기록하는 검사입니다. 이는 표준 방법으로 취급되지만 비용이 많이 들고 기술적으로 까다로워, 수만 명을 한꺼번에 연구하기에는 현실적이지 않습니다. 반면 손목 착용형 가속도계는 저렴하고 며칠씩 연속으로 집에서 착용할 수 있어서, UK Biobank가 이렇게 많은 인원의 수면 데이터를 수집할 수 있었던 이유입니다.

다만 절충점은 가속도계가 뇌파를 직접 측정하는 것이 아니라 움직임만 측정한다는 점으로, 원시 움직임 데이터를 렘수면 같은 수면 단계로 변환하려면 계산 모델이 필요합니다. 연구진은 SleepNet이라는 머신러닝 시스템을 사용했는데, 이는 가속도계 데이터에 적용되기 전 실험실 수면다원검사 기록 1,113박(晩) 분량과 대조 검증을 거쳤습니다. 이 검증 단계 덕분에 연구진은 손목 움직임만으로 렘수면, N1과 N2라 불리는 얕은 수면 단계, 그리고 깊은 수면(N3)을 추정할 수 있었으며, 이는 어떤 수면다원검사 연구도 현실적으로 모집할 수 없을 만큼 큰 규모의 집단을 대상으로 이루어졌습니다.

Biobank의 연구 결과는 렘수면 감소를 더 나쁜 결과와 연결 짓는 여러 수면다원검사 기반 연구들과 궤를 같이합니다. Stanford의 한 박사 학위 논문은 Osteoporotic Fractures in Men 연구, Wisconsin Sleep Cohort, Sleep Heart Health Study라는 세 개의 개별 코호트를 결합해, 전체 수면 중 렘수면 비율이 5퍼센트포인트 감소할 때마다 전체 원인 사망률이 약 13% 높아지는 것과 관련이 있음을 발견했으며, 심혈관 질환, 암, 기타 원인에 의한 사망에서도 비슷한 효과가 나타났습니다. 세 코호트에 걸친 메타분석에서는 전체 위험비가 1.13으로 나타났고, 렘수면 비율이 15% 미만인 사람들은 그 이상인 사람들보다 일관되게 사망률이 높았습니다. 하지만 성별에 따른 결과는 코호트 간에 일치하지 않았습니다. Wisconsin 코호트에서는 렘수면-사망률 연관성이 여성에서는 유의미했지만 남성에서는 그렇지 않았고, Sleep Heart Health Study에서는 남성에서 유의미했지만 여성에서는 더 약했습니다.

RICCADSA 시험을 별도로 분석한 연구는 관상동맥 질환과 폐쇄성 수면무호흡증(수면 중 호흡이 반복적으로 멈추거나 부분적으로 막히는 상태)을 동시에 가진 356명에 초점을 맞췄습니다. 렘수면 비율이 최하위 사분위에 속하는, 즉 전체 수면 시간 중 렘수면이 8.7% 미만인 환자들은 중앙값 4.7년의 추적 관찰 기간 동안 사망률이 12.8%였던 반면, 렘수면이 더 많은 환자들은 사망률이 4.4%였습니다. 나이, 성별, 체질량지수, CPAP 치료 배정을 보정한 후에도 렘수면 감소는 여전히 두 배 이상의 사망 위험을 예측했습니다. 수면 검사 기록으로부터 생물학적 나이를 추정한 별도의 딥러닝 연구에서도, 렘수면 양의 감소가 이전부터 전체 원인 사망률과 관련이 있다고 지적되어 왔음을 언급하며 이러한 더 큰 패턴과 일치한다고 밝혔습니다.

이 모든 연구는 관찰 연구로, 렘수면 부족이 질병 및 사망과 함께 나타난다는 것을 보여줄 수는 있지만 렘수면 부족이 둘 중 어느 것의 원인이라는 것을 증명할 수는 없습니다. Biobank 연구진은 자신들의 연구 설계가

인과 추론을 배제한다

고 명확히 밝혔으며, 수면과 질병 위험 모두에 영향을 미치면서도 어느 한쪽이 다른 쪽의 원인은 아닌 요인, 즉 잔여 교란(residual confounding)의 가능성이 여전히 남아 있다고 밝혔습니다. Stanford 박사 학위 논문은 구체적인 대안 설명을 제시했는데, 렘수면 감소가 사망의 직접적인 위험 요인이라기보다는 뇌 노화 가속이나 노쇠(frailty)의 지표일 수 있으며, 이는 그 자체로 원인이라기보다 근본적인 과정을 나타내는 신호일 수 있다는 것입니다.

렘수면 행동장애(REM sleep behavior disorder)에 관한 별도의 연구 흐름은, 연관성이 잘 확립된 경우에도 여전히 얼마나 많은 불확실성이 남아 있는지를 보여줍니다. 이 장애는 렘수면 중 정상적으로 동반되는 근육 마비가 제대로 일어나지 않아 사람이 꿈을 몸으로 행동화하는 상태입니다. 이 장애는 알파-시누클레인(alpha-synuclein)이라는 단백질의 축적을 수반하는 질환, 특히 파킨슨병(Parkinson's disease)의 잠재적인 조기 경고 신호로 설명되며, 이러한 질환보다 수십 년 앞서 나타날 수 있습니다. 하지만 이 연관성을 검토한 연구자들은 렘수면 행동장애가 이러한 질환들과 단백질 축적을 공유해서 연결되는 것인지, 아니면 뇌 안의 공유된 해부학적 경로를 통해 연결되는 것인지는 아직 불분명하다고 말합니다. 이 모든 연구에 걸쳐, 성별 차이, 해결되지 않은 인과관계 문제, 그리고 열려 있는 기전 문제로 인해, Biobank 연구가 보고한 질병 연관성은 저자들 스스로도 완결된 설명이 아니라 향후 가설 검증을 위한 토대로 설명하고 있습니다.