"정신질환 약물 부작용 AI로 예측"…개인 맞춤형 모델 개발

(서울=뉴스1) 김규빈 기자 = 우울증·조울증·조현병 등 정신질환 환자의 60% 이상이 약물 부작용으로 인해 비만이나 과체중 위험에 노출된 가운데 국내 연구팀이 이러한 부작용을 예측할 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘 개발에 나섰다.

중앙대병원은 김선미 정신건강의학과 교수와 이혜준 가정의학과 교수 연구팀이 AI를 활용해 중증 정신질환자의 약물 투여 후 체중 증가 가능성과 비만 치료제 효과를 예측하는 알고리즘 개발에 관한 프로토콜 연구 논문을 발표했다고 12일 밝혔다.

연구팀은 우울증, 조울병, 조현병 환자를 대상으로 정신약물을 24주 동안 투여한 뒤 체중 증가 등 부작용을 평가했다. 이후 비만 또는 과체중 상태의 환자를 선별해 기존 정신약물을 유지하면서 추가로 비만치료제를 24주간 투여하고 신체계측, 체성분, 생활 습관, 혈액검사 수치 및 심리 상태 등 변수를 측정했다.

연구 결과를 바탕으로 연구팀은 중앙대학교 공과대학 AI대학원 김영빈 교수팀과 협력해 각 정신약물 및 비만치료제, 두 약제의 조합이 신체와 대사 관련 인자에 미치는 변화를 딥러닝 모델로 학습시킨 뒤 개인 맞춤형 예측 알고리즘을 구축할 예정이다.

알고리즘이 완성되면 향후 환자의 신체 계측 및 체성분, 생활 습관, 동반 질환, 복용 중인 약물, 혈액 및 심리검사 결과 등을 입력함으로써 개인별로 약물 부작용 가능성과 비만 치료제의 효과를 정확히 예측할 수 있을 것으로 연구팀은 보고 있다.

이 교수는 "개발될 AI 알고리즘을 통해 의학적 의사결정 시 비만치료 계획 단계부터 최적의 비만치료제를 선택할 수 있게 될 것"이라며 "비만 개선뿐 아니라 대사증후군, 심뇌혈관질환, 암 등 비만 합병증 예방에도 크게 기여할 것"이라고 밝혔다.

김 교수는 "AI 기반의 환자 맞춤형 알고리즘 개발로 정신질환자의 치료 계획 수립 단계부터 최적의 정신약물을 선택할 수 있게 될 것"이라며 "정신 증상 개선은 물론 신체 건강 관리와 장기적인 치료 순응도를 높이는 데 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.

이번 연구결과는 국제학술지 '플로스원(PLOS ONE)' 최신호에 게재됐다.

rnkim@news1.kr