주요 우울 장애 등 정신건강 질환은 주관적 설문과 면담으로 진단하고, 특히 '우울감'은 복합적이고 모호해 진단이 어려웠다. 이런 가운데 국내 연구진이 인공지능(AI)으로 일상행동을 분석, 우울증을 객관적으로 진단하고 치료 효과를 평가하는 기술을 개발했다.
한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 허원도 생명과학과 석좌교수팀이 동물 모델 일상적인 행동 패턴을 분석할 수 있는 AI 기술을 개발하고, 성별과 중증도에 따른 우울증 증상을 탐지할 수 있음을 입증했다고 13일 밝혔다.
연구팀은 우울증 환자의 팔다리 움직임, 자세, 표정 등이 보통과 다름에 주목했다. 실험동물 자세와 움직임을 3차원 분석해 우울 상태에 따른 미세한 행동 변화를 자동 포착할 수 있는 AI 플랫폼 '클로저(CLOSER)'를 개발했다.
클로저는 인공지능 기법인 대조학습 알고리즘을 활용해 행동을 작은 단위로 나눠 분석하고, 미세한 행동 변화까지 정확하게 구분해냈다.
연구팀은 우울증과 가장 유사한 '만성 예측 불가능 스트레스(CUS)' 쥐 모델 통해 클로저가 일상 속 우울 상태를 구별할 수 있음을 확인했다.
이밖에 연구팀은 스트레스가 운동 능력 자체보다는 행동의 빈도와 흐름을 바꾸는 데 더 큰 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 나아가 연구팀은 실제로 우울증 환자 치료에 사용되거나 임상시험 중인 항우울제가 행동으로 나타나는 우울증 증상에 미치는 영향을 분석했고, 우울증 모델에 항우울제를 투여한 결과 스트레스로 인해 변화했던 행동 음절(기본적인 행동 단위)과 행동 문법(행동의 흐름과 패턴)이 부분적으로 회복되는 것을 확인했다.
허원도 석좌교수는 “이번 연구는 AI 기반 일상행동 분석 플랫폼을 우울증 진단에 접목해, 우울장애 맞춤형 진단과 치료 평가를 가능하게 하는 전임상 프레임워크를 세계 최초로 구현한 성과”라며, “향후 정신질환 환자 맞춤형 치료제 개발과 정밀의료로 이어질 중요한 토대를 마련했다”고 말했다.
오현식 KAIST 생명과학과 박사과정이 제 1저자로 주도한 이번 연구는 네이처 커뮤니케이션즈 온라인판에 지난달 30일 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
