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카이스트 연구팀과 미국 미시간 대학 연구팀이 공동으로 ‘스마트 워치’를 활용해 우울증 관련 증상을 예측하는 기술을 개발했다. 스마트 워치로 수집할 수 있는 활동량 데이터 및 심박수 데이터 등을 분석해 증상 발생 위험을 예측하는 방식이다.

약 10억 명. 전 세계적으로 크고 작은 정신질환을 앓는 인구 수다. 2023년 기준으로 집계된 세계 인구는 약 80억 명 수준이니, 대략 7~8명 중 1명이 어떤 형태로든 정신건강 문제를 겪고 있다는 의미다. 

우리나라도 예외가 아니다. 2023년 기준 우울증 환자 약 104만 명, 불안장애 환자 약 88만 명이다. 건강보험심사평가원에서 ‘정신 및 행동장애’로 집계한 수는 약 410만 명이다. 강박증이나 조현병, PTSD와 같은 다양한 질환을 합하면 우리나라 역시 간과할 만한 상황은 아니다.

 

‘생체리듬 측정’의 어려움

세계보건기구(WHO)에 따르면 정신질환 치료에서는 뇌 시상하부가 조절하는 생체시계(circadian clock), 즉 ‘생체리듬’과 와 수면 주기(sleep stage)에 중점을 두어야 한다. 뇌 시상하부는 충동성, 감정적 반응, 의사 결정 및 전반적인 기분 등에 직접적으로 영향을 주는 영역이기 때문이다. 

생체리듬이라는 용어는 그리 낯설지 않다. 흔히 바이오리듬(biorhythm), 일주기 리듬(circadian rhythm)이라 하기도 한다. 생물체의 생리적, 신경적, 호르몬적 과정이 특정 주기(보통 24시간)에 맞춰 변화하는 것을 의미한다. 

개념 자체는 익숙하지만, 실제로 생체리듬을 명확하게 측정하는 것은 꽤 까다로운 절차를 필요로 한다. 정석대로 한다면 하룻밤 동안 30분 간격으로 혈액 샘플을 채취해 ‘멜라토닌(melatonin)’ 호르몬의 농도가 어떻게 변화하는지를 측정해야 한다. 멜라토닌이 수면-각성 주기를 조절하는 주요 호르몬이기 때문이다.

여기에 더해 수면의 질과 구조를 측정하기 위해 ‘수면다원검사(PSG)’를 실시하면 좋다. 이를 통해 각 수면 단계에 관한 상세 정보를 파악할 수 있고, 수면 장애가 있는 여부도 확인할 수 있다.

이 방법은 비교적 높은 정확성이 보장되지만 일상적인 상황에서는 실행하기 어려운 방법이다. 시간적인 문제도 그렇지만, 비용 부분도 최대 100만 원에 이르는 등 상당히 부담스러울 수 있기 때문이다.

 

간접 데이터 정확성 높이는 필터링 기술

카이스트-미시간 대학 공동연구팀은 이런 한계점들을 해결할 수 있는 방안에 주목했다. 이미 가능성이 있는 도구는 널리 보급돼 있다. 바로 스마트 워치를 비롯한 웨어러블 기기다. 상당수의 사람들이 사용하고 있는 기기이며, 생체리듬 파악을 위한 검사 비용에 비하면 가격도 저렴한 편이다.

무엇보다 웨어러블 기기는 항시 착용하고 다니는 경우가 많으므로, 공간 제약 없이 실시간으로 심박수, 체온, 활동량 등 다양한 생체 데이터를 수집할 수 있다. 다만, 현재로서는 ‘간접적인 정보’만을 제공하는 데 그치고 있으며, 특성상 데이터의 정확성을 100% 신뢰하기 어렵다는 문제가 있다.

공동연구팀은 스마트 워치를 사용해 수집한 데이터로부터 생체리듬을 정확히 추정할 수 있는 ‘필터링(Filtering)’ 기술을 개발했다. 웨어러블 기기로 수집한 생체 데이터에서 노이즈를 제거하고, 유용한 정보만을 추출하는 기술이다. 

이는 뇌 속 일주기 리듬을 정밀하게 묘사하는 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’을 구현한 것이다. 이를 활용해 일주기 리듬을 시뮬레이션하고, 이를 바탕으로 생체리듬 변화를 예측할 수 있다.

 

우울 증상 여부 상시 모니터링 가능

한편, 공동연구팀은 이 기술을 활용해 우울증 관련 증상을 예측할 수 있다는 것도 확인했다. 약 800명의 교대 근무 종사자들을 대상으로 한 연구를 통해, ‘내일의 기분’과 우울증과 관련된 6가지 증상을 예측해낼 수 있었다. 여기에는 수면 문제, 식욕 변화, 집중력 저하, 자살 생각 등이 포함된다.

카이스트 뇌인지과학과 김대욱 교수는 “그동안 웨어러블 생체 데이터는 제대로 활용할 수 없었다”라며 “수학을 활용해 이 데이터를 실제 질병 관리에 적용할 수 있는 실마리를 찾을 수 있어 매우 뜻깊다”라고 전했다. 

한편, 김 교수는 “이번 연구를 통해 연속적이고 비침습적인 정신건강 모니터링 기술을 제시할 수 있을 것”이라고 이야기했다. 이를 통해 우울 증상을 스스로 자각하지 못하거나 인정하지 않는 경우 객관적인 근거가 돼 줄 수 있을 것이다. 이는 사람들이 보다 능동적으로 정신건강 관리 및 치료에 나설 수 있게 하는 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대된다.

 

가상현실(VR) 기술을 활용한 ‘재활 게임’으로 뇌졸중 환자의 운동 기능 회복을 촉진할 수 있다는 사례가 나왔다. 미국 미시간 대학 연구팀은 자체 개발한 VR 기반 재활 프로그램 ‘NeuRRoVR’로 환자들의 신체 기능 향상을 촉진했다는 결과를 내놓았다.

 

거울 요법 기반의 재활 프로그램

NeuRRoVR은 ‘거울 요법(Mirror Therapy)’을 기반으로 미시간 대학에서 개발한 프로그램이다. 거울 요법은 신체의 한쪽 부분이 기능을 잃거나 손상됐을 때, 건강한 쪽의 움직임을 시각적으로 인식하게 함으로써 재활을 돕는 치료법을 말한다. 특히 뇌졸중 치료 후 회복 과정에서 사용되는데, 일반적으로 뇌졸중은 몸의 좌측와 우측 중 한쪽이 마비되는 현상을 동반하기 때문이다.

거울 요법을 통해 환자들은 거울을 통해 정상적인 쪽의 팔이 움직이는 것을 보면서, 기능이 약해진 팔이 움직인다고 느끼게 된다. 이를 통해 뇌의 신경가소성을 촉진해, 약해진 팔의 기능이 회복할 수 있도록 돕는 원리다. 

NeuRRoVR은 이러한 치료 과정에 VR 기술을 접목시킨 것이다. 환자는 VR 헤드셋을 착용한 다음, 몸에 부착된 모션 센서를 기반으로 다양한 ‘게임’을 수행하기만 하면 된다. 게임은 약해진 부분을 직접 사용하도록 유도하기도 하고, 정상인 쪽과 약해진 쪽을 함께 사용해야 하는 상황을 제시하기도 한다.

프로그램에 포함된 게임 중 하나를 예로 들자면, 환자의 손이 움직임에 따라 공이 위 또는 아래로 움직이도록 구성돼 있다. 프로그램의 요청대로 올바르게 움직일 경우 녹색으로 표시해줌으로써 미션 성공을 알려준다. 환자는 헤드셋을 쓴 채 진행상황을 확인하며, 자신이 직접 손을 움직여 공을 원하는 방향으로 움직일 수 있도록 연습하게 된다.

 

안전성이 보장된 움직임 훈련

VR 기술을 활용할 때의 장점은, 환자의 안전이 보장된 상태에서 다양한 기능을 훈련시킬 수 있다는 것이다. 가장 대표적인 것이 ‘균형 훈련’이다. 반신 마비를 경험한 뇌졸중 환자는 신체의 균형 기능이 손상되는 경우가 많다. 이 상태에서는 넘어질 위험이 높기 때문에 균형 회복을 위한 훈련을 진행하기가 어렵다.

NeuRRoVR은 환자가 안전하게 누워있는 상태에서 발에 부착된 모션 센서를 통해 균형 운동을 수행할 수 있게 돕는다. VR 헤드셋을 통해 좁은 길 위를 걷거나 줄타기와 같이 비교적 높은 수준의 균형 감각 훈련을 할 수 있다. 안전성이 확보된 상태에서 강도 높은 균형 훈련도 가능하다는 것이다.

전문 물리치료사가 함께 할 경우, 개인의 상태와 목표 등에 따라 게임 난이도를 조절할 수 있다. 또한, 실제보다 조금 더 잘하고 있다는 결과를 보여주는 것도 가능하다. 이는 환자로 하여금 성취감을 느끼도록 함으로써 훈련에 더욱 적극적으로 임할 수 있도록 하는 효과를 가져온다.

 

다양한 물리치료 프로그램 연구

실제 뇌졸중 환자들에게 NeuRRoVR을 적용한 결과, 운동 능력 및 균형 감각 개선 목표를 달성했다는 긍정적 피드백이 많았다. 가상현실 안에서 환자는 자신의 모습과 비슷한 형태로 아바타를 만들 수 있다. 이는 환자가 아바타를 ‘자신의 연장선’으로 인식할 수 있도록 함으로써, 뇌가 더욱 활발하게 기능할 수 있도록 돕는다.

미시간 대학 연구팀은 이 기술의 효과를 최대화하기 위해 연구를 거듭한다는 계획이다. VR을 통한 활동이 뇌와 신경계의 민감한 반응을 이끌어낼 수 있다는 것은 잘 알려져 있는 사실이다. 연구팀은 간단한 수준의 움직임과 비교적 복잡한 움직임이 각각 뇌와 신경계의 반응에 어떤 영향을 미치는지를 알아볼 예정이다.

이러한 연구를 바탕으로, 연구팀은 NeuRRoVR의 기술을 더욱 다듬어 다양한 형태의 물리치료가 가능하도록 만들고자 한다. 거울 요법은 뇌졸중 외에도 외상을 비롯해 신체적 기능 상실이 발생한 환자들의 치료에 활용된다. 따라서 NeuRRoVR 또한 다양한 유형의 환자에게 필요한 물리치료 프로그램을 구현할 수 있을 것으로 보고 있다.

 

암 환자의 체내에서 혈류를 타고 순환하는 세포(순환 종양 세포, CTC)를 감지하는 새로운 방법이 제기됐다. 이를 통해 암의 조기 발견율을 개선하고, 췌장암과 폐암을 비롯해 조기 발견율이 높지 않은 암종, 그리고 조기 발견을 놓친 경우 등에 대한 치료 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

 

암 세포가 방출하는 ‘순환 종양 세포’

암 세포는 성장함에 따라 세포를 방출한다. 이들 CTC는 혈류를 타고 전신을 돌며 다른 부위에 영향을 끼치게 된다. 한 부위에서 발생한 암이 다른 조직이나 장기에 전이될 수 있는 잠재적 원인이다. 

따라서 CTC를 조기에 발견하는 것은 암의 진행 상황이 어느 정도인지 평가하고, 치료 전략을 수립하기 위해 매우 중요하다. 조기 발견을 통해 전이가 발생하기 전 치료하게 되면 생존율을 크게 높일 수 있기 때문이다. 적절한 발견 시기를 놓치게 되면 예후가 좋지 않을 위험이 높아진다. 

또한, 치료 후 재발하는 경우 역시 CTC의 존재와 관련이 있다. 치료 중에도 CTC가 여전히 혈류에 남아있을 수 있으며, 이들이 치료를 마친 뒤 재발을 일으킬 수 있다. CTC 모니터링은 치료 뿐만 아니라 재발 위험을 인지하고 예방하는 데 있어서도 중요할 수밖에 없다.

 

바이오 레이저를 통한 검출법

CTC를 검출해내는 방법으로는 여러 가지가 있다. 혈액 샘플을 통해 직접 검출하는 방법, 암 세포 표면의 특정 단백질을 형광 염색 등의 방법으로 검출해내는 방법 등이다. 미국 미시간 대학의 화학공학과 수니타 나그라스 교수는 기존의 CTC 검출 기술에 몇 가지 단점이 있다고 지적했다. 

일부 종양 세포는 표면의 특정 단백질이 없기 때문에 검출이 되지 않을 수 있다. 또한, 해당 세포의 내부에서 어떤 현상이 일어나고 있는지에 대해 알 수가 없다. 이를 보완하기 위해 미시간 대학 연구팀은 ‘바이오 레이저’를 선택했다.

바이오 레이저는 특정 세포를 정밀하게 검출하고 분석하기 위한 기술이다. 레이저를 사용해 세포의 특성을 탐지하고, 그 내부 구조 및 상태를 분석할 수 있다. 특히 세포의 미세한 구조를 높은 해상도로 볼 수 있도록 해줌으로써, 세포의 기능적 상태를 더 잘 이해할 수 있도록 돕는다. 

연구팀이 활용한 바이오 레이저 기술은 기존의 세포 염색 과정을 포함한다. 단, 표면의 단백질이 아닌 ‘세포핵’을 염색하는 방식이다. 표면 단백질은 개별 세포에 따라 없는 경우도 있지만, 세포핵은 모든 세포에 반드시 존재할 수밖에 없다. 즉, 이 기술을 활용하면 특정한 단백질에 의존하지 않고 다양한 세포 유형을 검출할 수 있다. 또한, 세포를 죽이지 않기 때문에 지속적인 추가 연구가 가능하다는 것도 장점으로 꼽힌다.

 

췌장암 세포 99% 정확도로 식별

연구팀은 췌장암 환자에게서 혈액 샘플을 채취한 다음, 원형 미로 기법(Labyrinth)을 활용해 CTC를 분리했다. 일반적으로 CTC가 백혈구보다 약간 크기 때문에, 이러한 물리적 방법으로 분리해낼 수 있다는 설명이다. 

분리된 CTC에 바이오 레이저를 비추면 ‘세포 레이저’라는 빛이 방출된다. 이는 기존의 형광염색 기술에 비해 더 강한 빛으로, 세포의 형태는 물론 내부 DNA 구조까지 이해할 수 있도록 돕는다. 연구팀은 이렇게 확보한 데이터를 토대로 머신 러닝을 적용해, ‘Deep Cell-Laser Classifier’ 모델을 구축했다. 

미시간 대학 연구팀은 이 모델을 사용해 췌장암 세포를 99% 정확도를 식별할 수 있었다고 이야기했다. 또한, 별도의 학습을 추가로 하지 않고도 폐암 세포까지 식별할 수 있었다고 설명했다. 

연구팀은 여기에 이어 추가적인 연구 계획을 밝혔다. 먼저, 감지된 암 세포를 분리할 수 있는 장치를 만드는 것, 그리고 세포 레이저의 빛 패턴을 토대로 어떤 종양이 더 공격적이거나 치료에 저항성이 있는지를 파악하는 것 등이다.