(대전=뉴스1) 김태진 기자 = 국내 연구진이 웨어러블 기기를 통해 수집한 생체 데이터를 활용해 내일의 기분을 예측하고 우울증 발현 가능성을 예측하는 기술을 개발했다.
한국과학기술원(KAIST)은 뇌인지과학과 김대욱 교수 연구팀이 미국 미시간 대학교 수학과 대니엘 포저 교수팀과 스마트워치로부터 수집되는 활동량, 심박수 데이터로부터 교대 근무자의 수면 장애, 우울감, 식욕부진, 과식, 집중력 저하와 같은 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.
연구팀은 스마트워치로부터 수집된 심박수와 활동량 시계열 데이터 등 매일 변화하는 생체시계의 위상을 정확히 추정하는 필터링 기술을 개발했다.
이는 뇌 속 일주기 리듬을 정밀하게 묘사하는 디지털 트윈을 구현한 것으로 이를 활용해 일주기 리듬 교란을 추정하는 데 활용될 수 있다.
이 생체시계 디지털 트윈의 우울증 증상 예측 활용 가능성은 생체시계 디지털 트윈의 우울증 증상 예측 활용 가능성을 미시간 대학교 신경과학 연구소의 스리잔 센 교수와 정신건강의학과의 에이미 보너트 교수 연구팀과의 협업을 통해 검증됐다.
연구팀은 약 800명의 교대 근무자가 참여한 대규모 전향 코호트 연구를 수행해 추정된 일주기 리듬 교란 디지털 바이오마커가 내일의 기분과 우울증의 대표적인 증상인 수면 문제, 식욕 변화, 집중력 저하, 자살 생각을 포함한 총 6가지 증상을 예측할 수 있음을 확인했다.
김대욱 교수는 “수학을 활용해 그동안 잘 활용하지 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 말했다.
또 "이 기술은 현재 사회적 약자들이 우울증 증상을 경험할 때 상담센터에 연락하는 등 스스로 능동적인 행동을 취해야만 도움을 받을 수 있는 문제를 해결해 정신건강 관리의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 보인다”고 했다.
KAIST 뇌인지과학과 김대욱 교수가 공동 제1 저자 및 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 'npj 디지털의약품' 온라인에 지난달 5일 게재됐다.
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