1. 주요내용
- KAIST 뇌인지과학과 김대욱 교수 연구팀이 미국 미시간 대학교 수학과 대니엘 포저(Daniel B. Forger) 교수팀과 공동연구로 스마트 워치로부터 수집되는 활동량, 심박수 데이터로부터 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발
- 현재 내재적 생체리듬(endogenous circadian rhythms)과 수면 상태를 측정하기 위해서는 하룻밤 동안 30분 간격으로 피를 뽑아 우리 몸의 멜라토닌 호르몬 농도 변화를 측정하고 수면다원검사(PSG)를 수행해야 하며, 검사 비용 또한 무시할 수 없어 사회적 약자는 현재 정신건강치료의 사각지대에 있음. 또한, 웨어러블 기기는 의료 현장에서 필요로 하는 바이오마커의 간접적인 정보만을 제공하는 한계를 가지고 있는 상황
- 공동연구팀은 스마트 워치로부터 수집된 심박수와 활동량 시계열 데이터 등 매일 변화하는 생체시계 위상을 정확히 추정하는 필터링(Filtering) 기술을 개발. 개발 기술은 뇌 속 일주기 리듬을 정밀하게 묘사하는 디지털 트윈(Digital twin)을 구현한 것으로, 이를 활용해 일주기 리듬 교란을 추정하는 데 활용
- 개발한 생체시계 디지털 트윈의 우울증 증상 예측 활용 가능성을 미시간 대학교 신경과학 연구소의 스리잔 센(Srijan Sen) 교수 및 정신건강의학과의 에이미 보너트(Amy Bohnert) 교수 연구팀과의 협업을 통해 검증함. 협업 연구팀은 약 800명의 교대 근무자가 참여한 대규모 전향 코호트 연구를 수행해 해당 기술을 통해 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 보임
2. 시사점
- 건강보험심사평가원에 따르면 국내 우울증 환자는 2019년 796,364명에서 2023년 1,046,816명으로 급증하는 추세로 금번 개발 기술은 우울증 환자들의 높은 수요와 함께 큰 파급력을 가질 수 있을 것으로 예상
- 특히, 우울증은 자살로 인한 치사율이 매우 높은 치명적인 질병으로 금번 개발 기술 기반 비침습적이고 경제적이며 선제적인 우울증 진단 및 치료를 통해 국민 정신 건강 증진 향상 및 사망률 감소 기대
3. 출처
1) 내용출처 : 정확한 우울증 예측 이제는 손목에서 가능하다, KAIST 뉴스(2025.01.15)
2) 원문링크 : https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=43390&skey=&sval=%EC%9A%B0%EC%9A%B8%EC%A6%9D&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1
4. 관련 이미지
[그림] 공동연구팀이 개발한 스마트워치로 수집된 생체 데이터를 기반으로 뇌 속 생체시계의 위상과 수면 단계를 추정하는 역문제 해결 수학적 알고리즘
이미지 출처 : 정확한 우울증 예측 이제는 손목에서 가능하다, KAIST 뉴스(2025.01.15)
1. 주요내용
- KAIST 뇌인지과학과 김대욱 교수 연구팀이 미국 미시간 대학교 수학과 대니엘 포저(Daniel B. Forger) 교수팀과 공동연구로 스마트 워치로부터 수집되는 활동량, 심박수 데이터로부터 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발
- 현재 내재적 생체리듬(endogenous circadian rhythms)과 수면 상태를 측정하기 위해서는 하룻밤 동안 30분 간격으로 피를 뽑아 우리 몸의 멜라토닌 호르몬 농도 변화를 측정하고 수면다원검사(PSG)를 수행해야 하며, 검사 비용 또한 무시할 수 없어 사회적 약자는 현재 정신건강치료의 사각지대에 있음. 또한, 웨어러블 기기는 의료 현장에서 필요로 하는 바이오마커의 간접적인 정보만을 제공하는 한계를 가지고 있는 상황
- 공동연구팀은 스마트 워치로부터 수집된 심박수와 활동량 시계열 데이터 등 매일 변화하는 생체시계 위상을 정확히 추정하는 필터링(Filtering) 기술을 개발. 개발 기술은 뇌 속 일주기 리듬을 정밀하게 묘사하는 디지털 트윈(Digital twin)을 구현한 것으로, 이를 활용해 일주기 리듬 교란을 추정하는 데 활용
- 개발한 생체시계 디지털 트윈의 우울증 증상 예측 활용 가능성을 미시간 대학교 신경과학 연구소의 스리잔 센(Srijan Sen) 교수 및 정신건강의학과의 에이미 보너트(Amy Bohnert) 교수 연구팀과의 협업을 통해 검증함. 협업 연구팀은 약 800명의 교대 근무자가 참여한 대규모 전향 코호트 연구를 수행해 해당 기술을 통해 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 보임
2. 시사점
- 건강보험심사평가원에 따르면 국내 우울증 환자는 2019년 796,364명에서 2023년 1,046,816명으로 급증하는 추세로 금번 개발 기술은 우울증 환자들의 높은 수요와 함께 큰 파급력을 가질 수 있을 것으로 예상
- 특히, 우울증은 자살로 인한 치사율이 매우 높은 치명적인 질병으로 금번 개발 기술 기반 비침습적이고 경제적이며 선제적인 우울증 진단 및 치료를 통해 국민 정신 건강 증진 향상 및 사망률 감소 기대
3. 출처
1) 내용출처 : 정확한 우울증 예측 이제는 손목에서 가능하다, KAIST 뉴스(2025.01.15)
2) 원문링크 : https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=43390&skey=&sval=%EC%9A%B0%EC%9A%B8%EC%A6%9D&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1
4. 관련 이미지
[그림] 공동연구팀이 개발한 스마트워치로 수집된 생체 데이터를 기반으로 뇌 속 생체시계의 위상과 수면 단계를 추정하는 역문제 해결 수학적 알고리즘
이미지 출처 : 정확한 우울증 예측 이제는 손목에서 가능하다, KAIST 뉴스(2025.01.15)