[쿠키뉴스] 한성주 기자 =국내 연구진이 뇌영상 빅데이터를 활용한 딥러닝(Deep Learning)으로 자폐 스펙트럼 장애(ASD) 증상과 심각도 예측에 성공했다. 

천근아 세브란스병원 소아정신과 교수(연세자폐증연구소장)와 이상완 KAIST 바이오및뇌공학과 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장) 연구팀은 ASD의 뇌영상 빅데이터를 활용해 자폐의 증상과 예후를 예측할 수 있다고 28일 밝혔다.

이번 연구결과는 ASD 아동들의 뇌영상 빅데이터를 이용한 국내 최초의 AI연구성과로, 국제전기전자기술자협회(IEEE)에서 발행하는 저널인 IEEE 엑세스(Access) 온라인판에 게재됐다.

뇌 발달 장애 ASD는 ▲사회적 의사소통 결함 ▲제한된 관심사 ▲반복적인 행동 등이 대표적인 특징이다. 올해 미국 미국질병통제예방센터(CDC) 통계에 따르면 ASD의 유병률은 54명당 1명으로 매년 증가하는 추세다. 국내 유병률은 2% 내외다.

ASD는 아동 행동 관찰 및 상담과 정신질환 진단분류매뉴얼(DSM-5)에 근거해 진단한다. 환자 개인차가 크기 때문에 자폐에 대한 정확한 진단과 예후 예측이 어렵다. 

천근아·이상완 교수 연구팀은 세브란스병원에 구축된 3~11세 ASD 환자 84건의 MRI 빅데이터와 국제컨소시엄으로 구축된 1000여 건의 자폐증 환자 MRI 빅데이터를 활용해 MRI 영상으로 자폐의 진단과 예후를 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다.

연구팀은 공간 변경 네트워크(Spartial Transformer Network, STN)와 3D 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN)을 활용한 모델을 구축하고, MRI 빅데이터를 학습시켰다.

이렇게 구축된 모델에 클래스 활성화 매핑(class activation mapping) 기법을 적용해 형태학적인 특징을 추출하고 이를 뇌영상에 투영시키는 방식으로 분석했다. 인자들간의 관계 분석을 위해 강화학습 모델의 일종인 회귀형 주의집중 모델(recurrent attention model)도 학습시켰다.

분석결과 연구팀은 뇌의 기저핵을 포함한 피질 하 구조가 자폐 심각도와 관련이 있다는 사실을 확인했다.

천 교수는 “자폐스펙트럼장애를 진단하는 과정에서 뇌 영상 자료는 아직까지 의사들 사이에서 활용가치가 높지 않다는 인식이 보편적”이라며 “이번 연구를 통해 자폐의 하위 증상과 심각도 사이에 뇌영상에서 차이가 있다는 것을 확인했다”고 말했다. 이어 “이번 연구는 다양한 임상표현형과 심각도를 지닌 자폐증 환자들에게 개별 맞춤 진단과 예후를 예측하는데 의미를 가진다”고 설명했다.

이 교수는 “진료 현장에서 자폐를 진단하고 연구하는데 구조적 연관 후보를 제공할 수 있게 됐다”며 “이번 연구결과로 자폐 진단에서뿐만 아니라 앞으로 의사나 관련 전문가들이 인공지능을 활용해 복잡한 질병을 이해하고 더 많이 활용할 수 있게 될 것”이라고 말했다.
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