KAIST, 인공지능으로 우울증 진단하는 ‘일상행동 분석 기술’ 개발
![왼쪽부터 제1저자 KAIST 오현식 박사과정, KAIST 허원도 교수 [사진=KAIST]](https://imgnews.pstatic.net/image/138/2026/01/13/0002215012_001_20260113083106794.jpg?type=w860)
왼쪽부터 제1저자 KAIST 오현식 박사과정, KAIST 허원도 교수 [사진=KAIST]
[디지털데일리 이상일기자] 주요 우울 장애 등 정신건강 질환은 주관적 설문과 면담에 의존해 진단하는 한계를 지녀왔다. 국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 일상행동을 객관적으로 분석함으로써 우울증을 진단하고 치료 효과를 평가할 수 있는 기술을 개발했다.
KAIST(총장 이광형)는 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 동물 모델의 일상 행동 패턴을 분석해 성별과 중증도에 따른 우울증 증상을 탐지할 수 있음을 입증했다고 13일 밝혔다. 연구팀은 감정과 정서 상태가 신체 움직임으로 드러나는 ‘정신운동(psychomotor)’에 주목해, 행동을 미세 단위로 해석하는 AI 플랫폼 ‘클로저(CLOSER, Contrastive Learning-based Observer-free analysis of Spontaneous behavior for Ethogram Representation)’를 개발했다.
클로저는 ‘대조학습(contrastive learning)’ 기반 알고리즘으로, 사람의 눈으로 식별하기 어려운 행동 변화를 자동 감지한다. 연구팀은 이 기술을 이용해 만성 예측 불가능 스트레스(CUS) 마우스 모델을 분석한 결과, 성별과 증상 강도에 따라 우울 상태를 정확히 구분할 수 있음을 확인했다. 스트레스는 단순한 운동 능력보다 행동의 빈도와 흐름에 더 큰 영향을 미쳤으며, 수컷은 탐색 행동이 감소하고 암컷은 오히려 증가하는 성별 차이를 보였다.
또한 염증 기반 우울증 모델과 스트레스 호르몬(콜티코스테론) 기반 모델을 비교한 결과, 지속적인 스트레스나 염증에 의한 우울 상태에서는 행동 변화가 뚜렷했지만, 호르몬만 투여한 경우 변화가 거의 없었다. 이는 일상행동만으로 우울증의 원인과 성별 차이를 구분할 수 있음을 시사한다.
연구팀은 항우울제 투여 실험도 진행했다. 그 결과 약물에 따라 행동 회복 양상이 달랐으며, 각 항우울제의 효과를 ‘행동 지문(behavioral fingerprint)’으로 구분할 수 있었다. 이를 통해 개인별 행동 변화를 기반으로 가장 적합한 항우울제를 선택하는 맞춤 치료 가능성이 제시됐다.
허원도 석좌교수는 “이번 연구는 AI 기반 행동 분석 플랫폼을 우울증 진단에 접목해, 맞춤형 진단과 치료 평가가 가능한 전임상 프레임워크를 세계 최초로 구현한 성과”라며 “정신질환 정밀의료와 맞춤형 치료제 개발로 이어질 기반을 마련했다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 생명과학과 오현식 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인판에 2025년 12월30일 게재됐다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한계도전 R&D프로젝트, 한국연구재단 중견연구사업, 보건복지부·한국보건산업진흥원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받았다.
이상일 기자(2401@ddaily.co.kr)
원문보기 : https://n.news.naver.com/mnews/article/138/0002215012?sid=105
