AI 알고리즘으로 뇌파검사(EEG) 기반 뇌 활동 측정
항우울제 처방 시행착오 예방·치료환경 개선 기대
(AI타임스=윤영주 기자) 인공지능(AI)으로 우울증 환자에게 가장 적합한 항우울제를 찾아 처방할 수 있는 가능성이 열렸다. 미국 텍사스대학교 사우스웨스턴 메디컬센터(UT Southwestern Medical Center)의 연구진이 항우울제의 효과를 예측할 수 있는 AI 알고리즘을 개발한 것이다.
최근 미국과학진흥협회(AAAS) 과학뉴스사이트 유레크얼러트(EurekAlert) 등에 따르면 연구진이 개발한 AI 알고리즘은 뇌파를 기반으로 우울증 환자의 뇌 활동 데이터를 분석해 사전에 우울증 치료제의 효과 여부를 예측할 수 있다. 해당 연구 성과는 생명과학 분야 국제학술지인 '네이처 바이오테크놀로지(Nature BioTechnology)‘에 게재됐다.
이번 연구는 무작위로 선정된 300명 이상의 우울증 환자를 대상으로 이뤄졌다. 연구진은 치료 시작 전 뇌파검사(EEG)로 연구 실험 참가자의 뇌 활동을 측정했다. 이후 각 참가자들에게 플라세보(위약·효력이 없는 약물) 또는 가장 일반적인 항우울제로 꼽히는 SSRI(선택적 세로토닌 재흡수 억제제)를 투여했다.
연구진은 기계학습 알고리즘 기반 AI를 통해 뇌파 데이터를 분석·활용함으로써 2개월 이내 어떤 환자에게 해당 약물 치료의 효과가 나타날지 정확하게 예측할 수 있었다. 또 추가 연구에서 항우울제에 대한 반응·효과가 없는 환자들의 경우 심리 치료나 뇌 자극 등 다른 형태의 치료법을 통해 개선될 수 있다는 가능성을 제시했다.
연구진은 이번 연구 성과가 향후 우울증 치료에 도움이 될 것이라며 기대감을 드러내면서도 아직 많은 과제가 남아있다고 설명했다. 이어 다음 단계로 미국식품의약국(FDA)의 승인 신청을 비롯해 전국 단위의 AI 인터페이스 개발 계획을 밝혔다.
한편, 미국 국민건강영양조사(NHANES)에 따르면 미국 내 항우울제 사용은 1999년~2002년 기간 동안 7.7%였으나 2011년~2014년 기간에는 12.7%로 늘어나 약 65% 증가한 것으로 나타났다. 이처럼 항우울제 사용이 증가하고 있는 가운데 환자에게 효과적인 우울증 치료법을 처방하는 일이 더욱 더 중요해지고 있다.
이는 비단 미국뿐만의 문제가 아니다. 한국에서도 청년·중년·노인 등 다양한 연령층에서 우울증 환자 수가 늘어나고 있어 우울증 치료가 사회적으로 주요 화두가 되고 있다. 그러나 우울증 환자에게 처방하는 항우울제가 모든 환자에게 효과적인 것은 아니다. 이 같은 관점에서 보면 이번 연구는 치료 전에 항우울제 처방의 시행착오를 줄이고 올바른 치료법 선택 가능성을 높여 우울증 환자의 치료 환경을 개선하는 데 크게 기여할 전망이다.
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