스마트워치로 우울증을 예측하는 기술이 나와 화제다.

KAIST 뇌인지과학과 김대욱 교수팀이 미국 미시간대 수학과 대니엘 포저 교수팀과 공동연구로 스마트워치로 수집한 정보를 디지털트윈으로 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.

기존 정신질환 검사는 멜라토닌 농도 변화 측정을 위해 하룻밤 동안 30분 간격 채혈과 수면다원검사(PSG)를 위해 입원이 필요하다. 또 검사비용도 비싸기 때문에 사회적 약자는 정신건강치료의 사각지대에 있다.

이에 대안으로 심박수, 체온, 활동량 등 생체 데이터를 실시간 수집할 수 있는 스마트워치 등 웨어러블 기기를 활용하는 방안이 연구되고 있지만, 이는 현재까지 필요로 하는 바이오마커의 간접 정보만 제공하는 한계를 갖고 있다.

공동연구팀은 스마트워치로 수집한 심박수와 활동량 시계열 데이터 등 매일 변하는 생체시계 위상을 정확히 추정하는 필터링 기술을 개발했다. 

이는 뇌의 일주기 리듬을 정밀 묘사하는 디지털트윈으로, 이를 활용하면 일주기 리듬 교란을 추정할 수 있다.

실제 연구팀은 수집한 데이터를 미시간대 신경과학연구소 스리잔 센 교수와 정신건강의학과의 에이미 보너트 교수와 협업해 우울증 예측 활용가능성을 검증했다.

이를 통해 교대근무자 800명이 참가한 대규모 전향 코호트 연구를 수행한 결과 추정한 일주기 리듬 교란 디지털 바이오마커가 내일의 기분과 더불어 우울증 대표 증상인 수면 문제, 식욕 변화, 집중력 저하, 자살 충동 등 6가지 증상을 예측할 수 있음을 확인했다.

연구팀이 개발한 필터링 수학이론을 활용하면 기존 통제된 의료시설에서 수행하던 시냅스 뇌질환 진단을 일상생활에서 손쉽게 할 수 있고, 경제적 부담이 큰 fMRI 측정검사를 대체할 의료기술로 활용될 잠재력도 갖고 있다.

아울러 연구팀은 이번에 개발한 웨어러블 BMI 기술을 암 등 다른 질병 치료에 활용할 수 있도록 서울대병원 등에서 연구인프라를 확보하는 한편, 웨어러블 데이터에서 뇌 상태를 추정하는 기술을 특허출원하는 방안도 모색 중이다.

김 교수는 “수학을 활용해 그동안 잘 활용하지 못했던 웨어러블 생체데이터를 실제 질병관리에 적용할 수 있는 실마리를 제공할 수 있었다”며 “이번 연구를 통해 연속적이고 비침습적인 정신건강 모니터링 기술을 제시할 수 있을 것”이라고 말했다.

이어 “현재 사회적 약자가 우울증을 경험할 때 상담센터에 연락하는 등 능동적으로 행동해야만 도움을 받을 수 있는 문제를 해결한 것으로, 정신건강 관리의 새 패러다임을 제시했다”고 덧붙였다.

한편, 이번 연구는 KAIST 뇌인지과학과 김대욱 교수가 공동 제1저자 및 교신저자로 참여했고, 연구결과는 국제학술지 ‘npj Digital Medicine’ 지난 12월 5일 온라인에 게재됐다.
(논문명: The real-world association between digital markers of circadian disruption and mental health risks)