KAIST, AI 활용해 조현병 병리모델 구축

전전두엽피질 등 신경세포 변화로 유발
 

KAIST는 설명가능한 심층학습 기술을 활용해 개인의 유전형과 조현병 사이의 선천적 병리 모델과 조현병 예측 마커를 발굴했다.  KAIST 제공 국내 연구진이 AI를 활용해 조현병을 예측하고 치료할 수 있는 실마리를 찾았다.

KAIST는 이도헌 바이오·뇌공학과 교수 연구팀이 한국한의학연구원, 미국 스탠리의과학연구소 등과 국제공동연구를 통해 AI로 개인의 유전형과 조현병 사이의 선천적 병리 모델과 예측 마커를 발굴했다고 27일 밝혔다.

정신분열증으로 알려진 조현병은 환청, 환영, 인지장애 등의 증상으로 대표되는 정신질환이다. 2016년 강남역 살인사건, 2019년 진주 방화사건, 2023년 대전 칼부림 사건 등이 일부 조현병 환자에 의해 발생하면서 심각한 사회적 문제로 불거졌다. 

하지만 이런 심각성에도 조현병의 원인은 명확히 밝혀지지 않아 리스페리돈, 클로자핀 등 항정신병제를 통한 증상 억제에 그치고 있다.

연구팀은 '설명 가능한 심층학습(AI가 판단한 결과를 인간이 이해하고 설명할 수 있도록 하는 확장된 개념의 AI)' 기술을 적용해 선천적 유전형과 조현병 사이의 병리를 설명하는 인공신경망 모델을 구축·해석했다. 

그 결과, 선천적 유전형이 유전자·단백질 발현 조절을 통해 뇌의 전전두엽피질, 안와전두엽피질 신경세포의 발생을 변화시켜 조현병 발병 가능성을 결정한다는 사실을 밝혀냈다. 또 뇌의 신경세포 밀도 감소를 통해 조현병을 예측했다. 연구팀은 이 모델을 조현병 마커로 활용하면 개인화된 조현병 예측과 세포 치료 등이 가능할 것으로 기대했다.

이도헌 KAIST 교수는 "바이오 의료 분야는 '속내를 알 수 없는 인공지능'보다는 '속내를 해석 가능한 인공지능'이 꼭 필요한 분야"라며 "기존 인공지능과 비교해 이번 연구에서는 인공신경망의 중간 노드에 유전자 이름, 세포의 상태와 같은 구체적인 생물학적 의미가 부여된 노드를 배치해 그들간의 연결 관계를 기계학습 기법으로 분석했다"고 말했다. 

연구 결과는 국제 학술지 '기능유전체학 브리핑(9월호)'에 게재됐다. 

이도헌 KAIST 교수(왼쪽), 조유상 한국한의학연구원 박사  KAIST 제공