뇌 영상 빅데이터 활용해 환자 맞춤형 진단·치료 가능
(서울=연합뉴스) 김잔디 기자 = 뇌 영상 빅데이터를 인공지능(AI)으로 분석하면 흔히 '자폐증'으로 불리는 자폐 스펙트럼 장애(ASD)의 증상과 심각도를 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
세브란스병원 소아정신과 천근아 교수(연세자폐증연구소장)와 카이스트 바이오 및 뇌공학과 이상완 교수 연구팀은 자폐증 환자 뇌 영상을 활용해 예후를 예측하는 AI 딥러닝 모델을 개발했다고 28일 밝혔다.
연구에는 세브란스병원에 구축된 3∼11세 자폐증 환자 84건의 자기공명영상(MRI) 빅데이터와 국제컨소시엄으로 구축된 자폐증 환자 1천여건의 MRI 빅데이터가 활용됐다.
연구팀은 AI에 뇌 영상의 형태학적 특징 등 관련 데이터를 학습하도록 했고, 이후 분석 결과 뇌 안쪽에 신경세포가 뭉쳐진 기저핵을 포함한 부위의 구조가 자폐 심각도에 연관된 것으로 확인됐다.
그간 의사들 사이에서 자폐증을 진단할 때 뇌 영상 자료는 활용 가치가 크지 않다는 인식이 보편적이었으나, 이번 연구로 새로운 가능성을 제시했다고 연구팀은 전했다.
천 교수는 "연구를 통해 자폐증 환자의 증상과 심각도에 따라 뇌 영상에서 차이를 보인다는 것을 확인했다"며 "자폐증 환자들에게 개별 맞춤 진단과 예후를 예측하도록 도울 것"이라고 밝혔다.
연구 결과는 국제전기전자기술자협회(IEEE)에서 발행하는 국제학술지 'IEEE 엑세스' 온라인판에 게재됐다.
jandi@yna.co.kr
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