생체 리듬 기반 디지털 표현형을 이용한 머신러닝 - 기분장애 환자의 기분 예측

​제목	생체 리듬 기반 디지털 표현형을 이용한 머신러닝 - 기분장애 환자의 기분 예측
추천 연구 논문	The genetic etiology of childhood insomnia: Longitudinal gene-brain-behavior associations in the ABCD study https://doi.org/10.1101/2020.10.02.20204735
선정 이유	현재 본 센터에서 확보한 대규모 코호트 자료를 활용하여 수면과 뇌의 유전적 연관성을 전장 유전체 연관분석 방법과 다중 유전자 점수 방법으로 밝힌 연구자료임.
주요 내용	대규모 정신과 자료를 이용하여 수면장애, 정신질환, 행동장애 간 연관성, 유전성, 수면장애 점수와 뇌의 크기에 대한 유전적 상관관계를 밝힘. 수면 장애의 6가지 종류(불면, 각성, 호흡, 과수면, 발한, 수면-기상 전환)와 뇌의 크기에 대한 연관성을 파악한 결과, 불면을 제외한 5가지 질환에서 뇌의 크기와 양의 상관관계를 보였고, 불면은 뇌의 표면적(Surface area)과 음의 상관관계를 보임. 수면 장애의 6가지 종류 중 오직 불면 만이 유의한 SNP 기반의 유전성을 보였으며 또한, ADHD와 외현화 증상과 부수적인 유전적 상관관계를 보임. ADHD 전장 유전체 연관분석의 결과를 이용한 다중유전자 점수로 감소한 뇌의 표면적과 외현화 증상을 예측할 수 있었음.
시사점	수면 장애의 여러 하위 질병들과 뇌의 크기와의 상관관계를 밝혀 신경정신학적 질병과의 연관성을 설명함. 다만, 이에 대한 유전적 기작은 밝혀내지 못하였기에 수면 장애와 뇌의 크기에 대한 가설을 제시함. 특히 불면에 대한 SNP 기반의 유전성을 밝혔음. 현재 연구중인 인공지능 기술을 이용하여 이를 예측하고 나아가 정신질환과 행동장애 또한 예측 하는 모델 개발을 할 수 있을 것으로 예상됨.