KAIST "나도 모를 '우울감' AI가 진단해 치료 전략 제시"

대전=정일웅기자

입력2026.01.13 08:32

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인공지능(AI)이 우울증을 진단하고 치료 효과를 평가하는 기술이 개발됐다. '우울감'은 복합적이고 모호해 주관적 설문과 면담 방식으로는 객관성을 확보하기 어렵다. 이와 달리 AI는 일상 행동 분석으로 우울감을 진단해 객관성 확보가 가능하고 맞춤형 치료전략까지 제시할 수 있다는 점에서 의미를 갖는다.

KAIST는 생명과학과 허원도 석좌교수 연구팀이 동물모델의 일상적 행동 패턴을 분석하는 AI 기술을 개발해 일상 행동에서 성별과 중증도에 따른 우울증 증상을 탐지할 수 있음을 입증했다고 13일 밝혔다.

KAIST 연구팀이 일상행동 패턴을 분석해 우울감을 객관적으로 분석하고 개인별 맞춤형 치료 전략을 제시할 AI 플랫폼 '클로저'를 개발했다. KAIST 제공(AI 생성 이미지)

먼저 연구팀은 우울증 환자의 팔과 다리의 움직임 그리고 자세, 표정 등 신체 운동 양상이 일반인과 다르다는 점에 주목했다.

또 감정과 정서 상태가 운동능력으로 드러나는 현상인 '정신운동(psychomotor)'을 정밀하게 파악하기 위해 실험동물의 자세와 움직임을 3차원으로 분석해 우울 상태에 따른 미세한 행동 변화를 자동으로 포착하는 AI 플랫폼 '클로저(Contrastive Learning-based Observer-free analysis of Spontaneous behavior for Ethogram Representation·CLOSER)'를 개발했다.

클로저는 AI 기법인 'contrastive learning' 알고리즘으로 미세한 행동 차이를 구분해 분석한다. 이를 통해 사람의 눈으로는 알아차리기 어려운 미세한 행동 변화까지 정확하게 구분해 낸다.

연구팀은 이 기술을 활용해 우울증과 가장 유사한 만성 예측 불가능 스트레스(Chronic Unpredictable Stress·CUS) 마우스 모델을 만들고 행동만으로 일상 속 우울 상태를 구별할 수 있는지를 검증했다. 이 결과 클로저는 성별과 증상의 경중에 따라 달라지는 우울 상태를 정확히 구분했다.

특히 우울증 모델에서 스트레스로 변화한 행동 음절은 성별에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 예컨대 수컷 생쥐에게서는 주변을 탐색하거나 회전하는 행동이 감소했지만 암컷 생쥐에게서는 이러한 행동이 오히려 증가했다. 이러한 일상 행동 변화는 스트레스 노출 기간이 길어질수록 더욱 두드러졌다.

(왼쪽부터) 오현식 박사과정, 허원도 교수. KAIST 제공

연구팀은 우울증의 발생 원인이 행동 패턴에 반영되는지를 확인하기 위해 염증 기반의 우울증 모델과 스트레스 호르몬(콜티코스테론) 기반의 우울증 모델도 추가로 분석했다.

이 결과 지속적인 스트레스나 염증으로 우울 상태를 만든 경우는 일상 행동이 눈에 띄게 달라졌지만 스트레스 호르몬만 투여했을 때는 행동 변화가 거의 나타나지 않았다. 이는 일상적 행동 관찰만으로도 우울증의 원인이나 성별에 따라 서로 다른 상태를 구분할 수 있음을 보여준다.

나아가 연구팀은 실제로 우울증 환자 치료에 사용되거나 임상시험 중인 항우울제가 행동으로 나타나는 우울증 증상에 미치는 영향을 분석했다. 우울증 모델에 항우울제를 투여한 결과, 스트레스로 인해 변화했던 행동 음절(기본적인 행동 단위)과 행동 문법(행동의 흐름과 패턴)이 부분적으로 회복되는 것을 확인했다.

항우울제마다 사람의 행동을 회복시키는 방식이 서로 다르다는 것도 확인했다. 연구팀은 행동만 살펴봐도 어떤 약이 더 효과적인지를 구분할 수 있는 '행동 지문(behavioral fingerprint)'을 찾아냈다. 이는 앞으로 행동 변화를 분석해 개인별로 가장 효과적인 항우울제를 선별하는 맞춤 치료가 가능하다는 것을 의미한다.

허 석좌교수는 "이번 연구는 AI 기반의 일상 행동 분석 플랫폼을 우울증 진단에 접목해 우울장애의 맞춤형 진단 및 치료 평가를 가능하게 한 전임상 프레임워크"라며 "향후 정신질환 환자의 맞춤형 치료제 개발과 정밀 의료를 가능케 할 중요한 토대가 될 것으로 기대한다"고 말했다.