전 세계 약 10억 명이 크고 작은 정신질환을 앓는 가운데, 한미 공동 연구진이 웨어러블 기기로 수집한 생체 데이터를 활용해 우울증 증상 발현 가능성을 예측하는 기술을 개발했다.
한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 김대욱 뇌인지과학과 교수팀이 대니엘 포저 미국 미시간대 수학과 교수팀과 스마트워치로 수집한 활동량, 심박수 데이터로부터 교대 근무자 수면 장애, 우울감, 식욕부진, 과식, 집중력 저하 등 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.
현재 유망한 정신질환 치료 방향은 뇌 시상하부의 생체시계, 수면에 중점을 두고 있다.
다만 이를 측정하려면 하룻밤 30분 간격으로 피를 뽑아 멜라토닌 호르몬 농도 변화를 측정하고 수면다원검사(PSG)를 수행해야 한다. 병원 입원이 불가피하고, 검사 비용도 무시할 수 없다.
해결책이 웨어러블 기기다. 그러나 현재 기기는 생체시계 위상과 같은 바이오마커의 간접 정보만 제공한다.
이에 연구팀은 스마트워치로 수집한 생체시계 위상을 정확히 추정하는 필터링 기술을 개발했다. 뇌 속 일(日)주기 리듬을 정밀 묘사하는 디지털 트윈을 구현해, 이를 활용해 일주기 리듬 교란을 추정할 수 있다.
그 가능성을 미시간대 신경과학연구소 연구팀과 협업해 검증했다.
협업 연구팀은 약 800명 교대 근무자가 참여한 연구를 수행했다. 추정한 일주기 리듬 교란 디지털 바이오마커가 수면 문제, 식욕 변화, 집중력 저하, 자살 생각을 포함한 총 6가지 증상 및 내일 기분을 예측할 수 있음을 보였다.
김대욱 교수는 “이번 연구로 연속적이고 비침습적인 정신건강 모니터링 기술을 제시할 수 있을 것으로 기대된다”며 “정신건강 관리의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 보인다”고 말했다.
김대욱 교수가 공동 제1 저자 및 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 'npj 디지털 메디슨' 지난달 5일자 온라인판에 게재됐다.
한편 이번 연구는 KAIST 신임교원 연구지원사업, 미국 국립과학재단, 미국 국립보건원, 미국 육군연구소 MURI 프로그램 지원을 받아 수행됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
