%ec%9a%b0%ec%9a%b8%ec%a6%9d
-
말하지 않아도 알 수 있다… AI가 포착한 우울증
주요 우울 장애 등 정신건강 질환은 주관적 설문과 면담으로 진단한다. 복합적이고 모호한 ‘우울감’은 우울증 진단의 가장 큰 한계로 꼽혀왔다. 국내 연구진이 AI로 일상행동을 분석해 우울증을 객관적으로 진단하고 치료 효과를 평가하는 기술을 개발하며, 정신질환 진단과 치료의 새로운 해법을 제시했다.
우리 대학은 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 동물 모델의 일상적인 행동 패턴을 분석할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발하고, 이를 통해 일상행동 속에서 성별과 중증도에 따른 우울증 증상을 탐지할 수 있음을 입증했다고 13일 밝혔다.
연구팀은 우울증 환자의 팔다리 움직임, 자세, 표정 등 신체 운동 양상이 일반인과 다르다는 점에 주목했다. 감정과 정서 상태가 운동 능력으로 드러나는 현상인 ‘정신운동(psychomotor)’을 정밀하게 파악하기 위해, 연구팀은 실험동물의 자세와 움직임을 3차원으로 분석해 우울 상태에 따른 미세한 행동 변화를 자동으로 포착할 수 있는 AI 플랫폼‘클로저(CLOSER, Contrastive Learning-based Observer-free analysis of Spontaneous behavior for Ethogram Representation)’를 개발했다.
클로저는 인공지능 기법인 (contrastive learning) 알고리즘을 활용해 행동을 아주 작은 단위로 나눠 분석한다. 이를 통해 사람의 눈으로는 알아차리기 어려운 미세한 행동 변화까지 정확하게 구분해냈다.
연구팀은 이 기술을 활용해 우울증과 가장 유사한 만성 예측 불가능 스트레스(CUS, Chronic Unpredictable Stress) 마우스 모델을 만들고, 행동만으로 일상 속 우울 상태를 구별할 수 있는지를 검증했다. 그 결과, 클로저는 성별과 증상의 심한 정도에 따라 달라지는 우울 상태를 정확히 구분하는 데 성공했다.
사후 분석 결과, 스트레스는 운동 능력 자체보다는 행동의 빈도와 행동 흐름을 바꾸는 데 더 큰 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌다.
특히 우울증 모델에서 스트레스에 의해 변화한 행동 음절은 성별에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 예를 들어, 수컷 생쥐에서는 주변을 탐색하거나 회전하는 행동이 감소한 반면, 암컷 생쥐에서는 이러한 행동이 오히려 증가했다. 이러한 일상행동 변화는 스트레스 노출 기간이 길어질수록 더욱 두드러졌다.
또한 연구팀은 우울증의 발생 원인이 행동 패턴에 반영되는지를 확인하기 위해 염증 기반 우울증 모델과 스트레스 호르몬 기반 우울증 모델을 추가로 분석했다.
그 결과, 지속적인 스트레스나 염증으로 우울 상태를 만든 경우에는 일상 행동이 눈에 띄게 달라졌지만, 스트레스 호르몬(콜티코스테론)만 투여한 경우에는 행동 변화가 거의 나타나지 않았다. 이는 일상적인 행동 관찰만으로도 우울증의 원인이나 성별에 따라 서로 다른 상태를 구분할 수 있음을 보여준다.
나아가 연구팀은 실제로 우울증 환자 치료에 사용되거나 임상시험 중인 항우울제가 행동으로 나타나는 우울증 증상에 미치는 영향을 분석했다. 우울증 모델에 항우울제를 투여한 결과, 스트레스로 인해 변화했던 행동 음절(기본적인 행동 단위)과 행동 문법(행동의 흐름과 패턴)이 부분적으로 회복되는 것을 확인했다.
특히 항우울제마다 사람의 행동을 회복시키는 방식이 서로 다르다는 것을 발견했다. 연구진은 행동만 살펴봐도 어떤 약이 더 잘 듣는지 구분할 수 있는 ‘행동 지문(behavioral fingerprint)’을 찾아냈다. 이는 앞으로 사람마다 행동 변화를 분석해 가장 잘 맞는 항우울제를 골라주는 맞춤 치료로 이어질 수 있음을 뜻한다.
허원도 석좌교수는 “이번 연구는 인공지능 기반 일상행동 분석 플랫폼을 우울증 진단에 접목해, 우울장애의 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.
KAIST 생명과학과 오현식 박사과정이 제 1저자로 주도한 이번 연구는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인판에 2025년 12월 30일 게재됐다.
※논문명: AI-driven decoding of naturalistic behaviors enables tailored detection of depressive-like behavior in mice, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-67559-x
한편, 본 연구는 과학기술정보통신부 한계도전 R&D프로젝트, 한국연구재단 기초연구사업 (중견연구), 보건복지부·한국보건산업진흥원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.13 조회수 786 -
'우울증' 마음의 병만이 아니다...KAIST가 찾은 '면역-뇌 연결고리'
주요우울장애는 기분 저하와 흥미 상실을 특징으로 하며 학업·직장생활의 어려움뿐 아니라 국내 자살 문제의 주요 원인으로 꼽힌다. 그러나 아직 객관적으로 진단하거나 치료에 적용할 수 있는 생체지표가 없는 실정이다. 이런 가운데 우리 대학 연구팀이 우울증은 단순한 마음이나 뇌의 문제만이 아니라, 몸 전체의 면역 반응 이상과 깊이 연결되어 있고 그 면역 이상이 뇌의 기능에도 영향을 미쳐 ‘면역-신경 축’의 불균형이 우울증의 핵심 기전임을 밝혀내며 우울증 치료에 새로운 생체지표 발굴과 신약 개발로 이어질 가능성을 열었다.
우리 대학은 의과학대학원 한진주 교수 연구팀이 인하대학교 의과대학 김양식 교수(KAIST 의과학대학원 박사) 연구팀과 협력해, 일반적 우울증과 반대로 나타나는 ‘비전형 양상’(과다수면·과다식이 등)과 현실 판단 능력이 흐려지는 ‘정신증상’(환청, 과도한 죄책감·자기비난 등)을 보이는 여성 우울장애 환자를 대상으로 혈액 분석, 단일세포 분석, 환자 유래 뇌 오가노이드(미니 뇌)를 결합한 멀티-오믹스 분석을 수행했다고 20일 밝혔다.
■ “면역세포와 뇌 기능이 함께 달라져 있다”… 우울증의 새로운 생물학적 실마리
연구팀은 혈액 속 면역세포 유전자 변화와 신경 관련 단백질 변화를 동시에 살펴본 결과, 우울증 환자에서 면역-신경 상호작용의 균형이 무너져 있는 것을 확인했다.
주요우울장애는 특히 젊은 여성에게서 비전형 증상(과다수면·과식·기분반응성 등)으로 자주 나타나며, 이 경우 추후 양극성 장애로 진단을 받을 위험도 높다. 또 환자의 약 40%는 여러 항우울제에도 반응하지 않는 치료불응성 우울증으로 분류된다.
이에 따라 기존 약물 중심 접근을 넘어, 면역·대사 기반 생체지표 발굴과 새로운 치료 전략 개발의 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다.
■ 세계 최초 “백혈구 단일세포 분석 + 뇌 오가노이드” 통합… 정신의학 연구의 새 패러다임
연구팀은 혈장 단백질체 분석, 백혈구 단일세포 전사체 분석, 환자 혈액 기반 유도줄기세포(iPSC)에서 만든 뇌 오가노이드 분석을 통합한 세계 최초의 정밀의학적 접근을 제시했다.
그 결과, 비전형 우울장애 환자들은 높은 스트레스·불안·우울 수준을 보였으며, 뇌세포들이 서로 신호를 주고받는데 중요한 단백질(DCLK3, CALY)이 정상보다 많이 늘어나 있었고, 몸의 면역 반응을 강하게 만드는 ‘보체 단백질 C5’도 증가해 있는 것으로 나타났다. 즉, 몸 안에서 ‘뇌 기능’과 ‘면역 기능’이 모두 지나치게 활성화되어 균형이 깨진 상태라는 뜻이다.
이를 통해 우울증이 단순한 기분 문제가 아니라, 몸 전체에서 일어나는 생물학적 변화와 연결돼 있다는 단서가 확인된 것이다. 그래서 우울증 환자들의 면역세포를 살펴보니, 몸 속에서 염증 반응이 평소보다 더 쉽게, 더 강하게 일어나도록 만드는 유전자 변화가 발견됐다. 즉, 몸 전체의 면역 체계가 과도하게 활성화된 상태이며, 이런 면역·염증 이상이 우울증을 만드는 데 영향을 줄 수 있다는 의미이다.
환자 유래 뇌 오가노이드에서는 성장 저하와 신경 발달 이상이 동반돼, 면역 이상이 뇌 기능 변화와 맞물려 질병을 악화시킬 가능성을 뒷받침했다.
■ “면역-신경 축 불균형이 비전형 우울장애의 핵심 기전”
이번 연구는 임상자료, 단일세포 오믹스, 단백질체, 뇌 오가노이드를 통합해 비전형 및 정신증상을 동반한 주요우울장애의 핵심 기전이 ‘면역-신경 축의 불균형’임을 규명했다.
한진주 교수는 “이번 성과는 정신질환 연구에 새로운 정밀의학 모델을 제시한 것”이라며 “이를 기반으로 생체지표 발굴과 신약 개발이 활발히 이어지길 기대한다”고 말했다.
이번 성과는 세계적인 과학 분야 국제 학술지인 어드밴스드 사이언스(Advanced Science) 온라인판에 10월 31일자로 게재되었다.
※ 논문명 : Exploration of Novel Biomarkers through a Precision Medicine Approach Using Multi-omics and Brain Organoids in Patients with Atypical Depression and Psychotic Symptoms DOI : https://doi.org/10.1002/advs.202508383
※ 저자 정보 : 장소연 (인하대학교, 공동 제1 저자), 최석호, 이지영, 김양식 (인하대학교, 교신저자), 안인숙 (KAIST, 공동 제1 저자) 및 한진주 (KAIST, 교신저자)
한편, 이번 연구는 한국연구재단, 한국보건산업진흥원 등의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.20 조회수 1622 -
"왜 우울한가요?" 우울증 원인 규명하고 치료 실마리 밝혀
우울증(Major Depressive Disorder, MDD)은 전 세계적으로 가장 흔한 정신질환 중 하나지만, 그 분자적 발생 원인*은 여전히 명확히 규명되지 않은 상태다. 국내 연구진은 우울증이 단순한 신경세포 손상 때문만이 아니라, 특정 신경 신호 경로의 교란으로 발생할 수 있음을 밝혀내며, 특히 고령 우울증 환자에게 기존 항우울제가 반응하지 않는 분자적 원인을 규명했다. 이번 연구는 광유전학 기술을 활용한 신경 신호 조절 치료의 가능성을 제시했고, 고령 우울증 환자에게도 향후 ‘Numb’ 단백질을 표적으로 하는 새로운 치료 전략 개발의 실마리를 제공했다.
*분자적 발생 원인: 발병 원인에 대해 뇌 속 분자나 단백질, 유전자 수준에서 설명
우리 대학 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀, 국립과학수사연구원(국과수, 원장 이봉우) 이민주 법의관, 아주대학교의료원 (의료원장 한상욱) 병리과 김석휘 교수 연구팀과 협력하여, 극단 선택을 한 환자의 뇌 조직의 RNA 염기 분석과 면역조직화학 분석을 통해 우울증의 새로운 분자 기전을 규명하고, 광유전학(optogenetics) 기술을 통해 신경 회복을 유도하는 신호 경로를 조절함으로써 항우울 효과를 회복할 수 있음을 동물모델에서 증명했다고 19일 밝혔다.
연구팀은 기억과 감정을 담당하는 뇌 부위인 해마(hippocampus), 특히 ‘치아이랑(dentate gyrus, DG)’이라는 부분에 주목했다. 치아이랑은 해마 안에 정보가 처음으로 들어올 때 새로운 기억 생성, 신경세포가 자라고 감정 조절과 우울증과 연관이 있는 공간에 해당된다.
2가지의 대표적인 우울증 마우스 모델(콜티코스테로이드 스트레스 모델 및 만성 예측 불가능 스트레스 모델)을 이용해 스트레스가 유발될 때, 이 DG 부위에서 성장인자(FGF)라는 신호물질을 받아서 세포 안의 성장·분화 명령을 전달하는‘FGFR1(Fibroblast Growth Factor Receptor 1)’이라는 신호 수용체가 눈에 띄게 늘어났다.
이후, FGFR1 유전자라는 특별 조건을 제거한 ‘조건부 녹아웃(conditional knockout,cKO) 마우스’를 활용하여 해당 수용체가 제거된 상황에서는 스트레스에 더 취약하고 우울 증상을 더 빠르게 나타낸다는 점을 규명했다. 이는 FGFR1이 정상적인 신경 조절 및 스트레스 저항에 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다.
이어서 연구팀은 광유전학 기술을 활용해 스트레스 저항하는 데 매우 중요한 FGFR1을 빛으로 활성화할 수 있는 ‘optoFGFR1 시스템’을 개발, FGFR1이 부족한 우울증 마우스 모델에서 이를 활성화함으로써 항우울 효과가 회복되는 현상을 관찰했다. 즉, FGFR1 신호 활성화만으로도 우울 행동이 개선될 수 있음을 실험적으로 입증한 것이다.
하지만 놀랍게도 노화된 우울증 마우스 모델에서는‘optoFGFR1 시스템’을 통한 FGFR1 신호 활성화에도 항우울 효과가 나타나지 않았다. 이에 대한 원인을 탐색하던 중, 연구팀은‘Numb’이라는 단백질이 노화된 뇌에서 과도하게 발현돼 FGFR1의 신호전달을 방해한다는 사실을 밝혀냈다.
실제로 연구팀이 수행한 사후 인간 뇌 조직 분석에서도 나이가 든 우울증 환자에게서만 Numb 단백질의 특이적 과발현이 관찰됐다. 이후, 마우스 모델에 Numb을 억제하는 유전자 조절 도구(shRNA)를 발현시키고 동시에 FGFR1 신호를 활성화한 결과, 회복되지 않던 노화된 우울증 마우스 모델에서도 신경 발생과 행동이 정상 수준으로 회복되었다. 이는 Numb 단백질이 FGFR1 신호 경로의 ‘차단자’ 역할을 하며, 해마의 항우울 기전을 막는 주요 인자임을 보여준다.
KAIST 허원도 석좌교수는 “이번 연구는 우울증이 단순한 신경세포 손상만이 아니라, 특정 신경신호 경로의 교란에 의해 발생할 수 있음을 밝힌 데 큰 의미가 있다. 특히, 고령 환자에게 항우울제가 잘 듣지 않는 이유를 분자적으로 규명하고, 향후 Numb 단백질을 표적으로 하는 새로운 치료법 개발의 실마리를 제공할 것”이라고 말했다.
이어 “또한, KAIST의 뇌신경과학 역량과 국과수의 법의학 기반 뇌 분석 기술이 결합된 이번 융합연구를 통해, 향후 정신 질환 기초 연구와 임상 적용 간 연결 고리가 될 것으로 기대된다”라고 강조했다.
KAIST 생명과학과 신종필 박사과정이 제1 저자로 주도한 이번 연구는 국제 학술지 ‘익스페리멘탈 앤 몰리큘라 메디슨(Experimental & Molecular Medicine)’에 2025년 8월 15일 자로 게재됐다.
- 논문명: Dysregulation of the FGFR1 signaling in hippocampus facilitates depressive disorder
- DOI: https://doi.org/10.1038/s12276-025-01519-9
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 ASTRA 및 바이오 의료개발 기술 사업의 지원을 받았다.
2025.08.19 조회수 3603 -
정확한 우울증 예측 이제는 손목에서 가능하다
정신질환 팬데믹이 발생했다. 전 세계적으로 약 10억 명이 크고 작은 정신질환을 앓고 있다. 한국도 더욱 심각하여 현재 우울증 및 불안장애 환자는 약 180만 명이며 총 정신질환자는 5년 새 37% 증가하여 약 465만 명이다. 한미 공동 연구진이 웨어러블 기기를 통해 수집되는 생체 데이터를 활용해 내일의 기분을 예측하고, 나아가 우울증 증상의 발현 가능성을 예측하는 기술을 개발했다.
우리 대학 뇌인지과학과 김대욱 교수 연구팀이 미국 미시간 대학교 수학과 대니엘 포저(Daniel B. Forger) 교수팀과 공동연구로 스마트워치로부터 수집되는 활동량, 심박수 데이터로부터 교대 근무자의 수면 장애, 우울감, 식욕부진, 과식, 집중력 저하와 같은 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다.
WHO에 따르면 정신질환의 새로운 유망한 치료 방향은 충동성, 감정 반응, 의사 결정 및 전반적인 기분에 직접적인 영향을 주는 뇌 시상하부에 위치한 생체시계(circadian clock)와 수면(sleep stage)에 중점을 두는 것이다.
하지만 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(polysomnography, PSG)를 수행해야 한다. 이 때문에 병원 입원이 불가피하여, 통원 치료를 받는 정신질환자가 대부분인 실제 의료 현장에서 두 요소를 고려한 치료법 개발은 지난 반세기 동안 큰 진전이 없었다. 더불어 검사 비용 또한 무시할 수 없어(PSG: 보험료 적용 없을 시 약 100만원) 사회적 약자는 현재 정신건강치료의 사각지대에 있다.
이러한 문제를 극복하기 위한 해결책은 공간의 제약 없이 실시간으로 심박수, 체온, 활동량 등 다양한 생체 데이터를 손쉽게 수집할 수 있다는 웨어러블 기기다. 그러나 현재 웨어러블 기기는 생체시계의 위상과 같은 의료 현장에서 필요로 하는 바이오마커(Biomarker)의 간접적인 정보만을 제공하는 한계를 가지고 있다.
공동연구팀은 스마트워치로부터 수집된 심박수와 활동량 시계열 데이터 등 매일 변화하는 생체시계의 위상을 정확히 추정하는 필터링(Filtering) 기술을 개발했다. 이는 뇌 속 일주기 리듬을 정밀하게 묘사하는 디지털 트윈(Digital twin)을 구현한 것으로, 이를 활용해 일주기 리듬 교란을 추정하는 데 활용될 수 있다.
이 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 검증했다.
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 보였다.
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”라며, “이번 연구를 통해 연속적이고 비침습적인 정신건강 모니터링 기술을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 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 말했다.
뇌인지과학과 김대욱 교수가 공동 제1 저자 및 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘npj Digital Medicine’ 12월 5일 온라인판에 게재됐다. (논문명: The real-world association between digital markers of circadian disruption and mental health risks) DOI: 10.1038/s41746-024-01348-6
한편 이번 연구는 KAIST 신임교원 연구지원사업, 미국 국립과학재단, 미국 국립보건원, 미국 육군연구소 MURI 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2025.01.15 조회수 8252