KAIST 뇌인지과학과 김대욱 교수 연구팀이 미국 미시간 대학교와 공동으로 웨어러블 기기를 활용해 우울증 증상을 예측할 수 있는 핵심 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.
연구팀은 스마트워치에서 수집된 심박수, 활동량 데이터를 기반으로 생체시계(circadian clock)의 교란을 정밀 추적하고, 이를 통해 우울증의 주요 증상인 수면 장애, 식욕 변화, 집중력 저하 등 6가지 문제를 예측하는 데 성공했다.
이번 연구는 교대 근무자를 대상으로 한 대규모 코호트 연구를 통해 검증됐다.
연구진은 약 800명의 데이터를 분석해, 생체시계 교란이 기분 변화와 우울증 증상 발현과 밀접하게 연결되어 있음을 확인했다.
이를 위해 뇌 시상하부의 일주기 리듬을 묘사하는 디지털 트윈 기술을 활용, 실시간으로 데이터를 분석하고 예측 가능성을 높였다.
웨어러블 기기의 장점은 병원 입원이 필요하지 않고, 비침습적으로 데이터를 수집할 수 있다는 점이다.
기존에는 멜라토닌 농도 측정 및 수면다원검사 등 고비용 검사에 의존해야 했지만, 이 기술은 공간 제약 없이 실시간으로 데이터를 수집하고 활용할 수 있어 정신건강 관리의 접근성을 대폭 확대할 수 있을 것으로 보인다.
특히, 사회적 약자와 같이 기존 의료 접근이 어려운 계층에게도 새로운 돌파구가 될 전망이다.
KAIST 김대욱 교수는 “수학을 활용해 그동안 잘 활용되지 못했던 웨어러블 생체 데이터를 실제 질병 관리에 적용할 수 있는 실마리를 제공하는 연구를 진행할 수 있어 매우 뜻깊다”며 “이번 연구를 통해 연속적이고 비침습적인 정신건강 모니터링 기술을 제시할 수 있을 것으로 기대된다”고 강조했다.
공동 연구 결과는 국제 학술지 npj Digital Medicine 12월 5일자 온라인판에 게재되었으며, 이번 연구를 통해 정신건강 관리의 비침습적 모니터링 및 조기 치료 가능성이 대폭 확대될 것으로 기대를 모으고 있다.
배동현 ([email protected]) 기사제보
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