[메디게이트뉴스 박도영 기자] 그동안 증상을 관찰하고 다른 원인을 배제하는 주관적 방법에 의존했던 조현병 진단을 완전히 뒤바꿀 연구 결과가 나와 주목받고 있다.

IBM 과학자들과 캐나다 앨버타대 연구팀이 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 이용해 건강한 사람과 조현병 환자의 뇌 스캔을 분석한 결과 통계적으로 유의한 차이가 발견됐다고 Schizophrenia 최신호에 발표했다.

또 뇌의 다양한 영역에서 관찰된 활동 간의 상관관계를 바탕으로 특정 증상의 중증도를 예측할 수도 있는 것으로 나타나 조현병과 중증도를 예측하는데 신뢰할 수 있는 객관적인 신경 영상 바이오마커를 식별하는 데 도움이 될 것으로 보인다.

앨버타대 신경정신과 Serdar Dursun 교수는 "독특하면서 획기적인 다학제적 접근으로 조현병의 신경생물학적 이해를 넓히고 새로운 인사이트를 얻었다"면서 "향후 치료와 관리를 통해 질병 개선에 도움이 될 것"이라고 설명했다.

연구팀은 조현병, 분열정동성장애 환자와 건강한 사람 95명의 뇌 fMRI 자료를 통해 특정 영역의 혈류 변화를 통한 뇌 활동을 관찰했다. 그리고 머신러닝을 통해 조현병과 가장 관련이 깊은 뇌 연결고리를 구분하는 조현병 모델을 개발했다.

그 결과 서로 다른 뇌 영역 활동의 상관관계를 통해 74% 정확도로 조현병 환자를 구분해냈다.

Dursun 교수는 "뇌 내 유의하게 비정상적인 연결고리를 다수 발견해 추후 연구에서 확인할 예정"이라면서 "인공지능이 만들어낸 모델로 조현병 진단 및 예후 마커에 대한 객관적인 신경 영상 기반 패턴을 찾는데 한걸음 가까워졌다"고 말했다.