스마트폰과 스마트밴드로 측정한 일주기 생체리듬 통해 우울증, 조울증의 재발 사전 예측

제목	스마트폰과 스마트밴드로 측정한 일주기 생체리듬 통해 우울증, 조울증의 재발 사전 예측
추천 연구 논문	Prediction of Impending Mood Episode Recurrence Using Real-time Digital Phenotypes in Major Depression and Bipolar Disorders in South Korea: a Prospective Nationwide Cohort Study
선정 이유	세포 증식과 분화를 포함한 인간의 생리학적 현상은 뇌에 위치한 생체 시계(Circadian clock)에 의해 24시간 주기로 조절된다. 암세포를 사멸시키는 항암제의 효능과 부작용 역시 생체 시계로 인해 투약 시간에 따라 달라진다. 이 때문에 약리효과가 가장 좋은 특정 시간에 항암 치료를 진행하는 ‘시간항암요법’이 주목받고 있다. 하지만 최적 치료 시간을 찾기 위한 체계적인 방법이 없어 아직 실제 의료 현장에서는 널리 시행되지 않고 있는 상황이다. 연구팀은 지난 2019년 수면장애 치료 신약의 효과를 수학 모형을 통해 분석해, 하루 중 최적의 투약 시간을 찾는 ‘조정시간요법(Adaptive chronotherapy)’을 개발. 투약 시간에 따라 약물의 효능이 달라질 수 있다는 점에 주목한 이 연구에서는 암 환자를 위한 시간항암요법의 효과를 검증하는 연구를 진행했다.
주요 내용	스마트밴드와 스마트폰 사용패턴으로 우울증, 조울증의 재발을 93%이상의 성능으로 미리 예측할 수 있다. 간편한 데이터수집을 통해 재발을 미리 예측함으로써 기분장애 환자들의 재발 횟수와 증상을 경감하고 삶의 질을 높일 수 있는 기반을 마련한 것으로 평가받고 있음. 연구팀은 주요기분장애 환자(주요우울장애, 1형 양극성장애, 2형 양극성장애) 총 495명을 대상으로 활동량, 수면양상, 심박수변화, 빛노출 정도를 스마트밴드와 스마트폰을 이용해 실시간으로 수집. 연구팀은 참여환자들의 증상 변화와 우울증, 조증, 경조증의 재발양상을 수개월에서 5년간에 걸쳐 추적 관찰함. 연구기간동안 발생한 총 270회의 우울, 조증, 경조증 삽화의 양상을 AI을 이용하여 140개 생체리듬 관련변수로 전환시켜서 이를 기분삽화 재발여부로 기계 학습시켰을 때, 최종적으로 향후 3일 후 재발 예측 성능(AUC: Area Under Curve)은 우울증은 0.937, 조증은 0.957 경조증은 0.963으로 높은 정확도로 예측할 수 있음.
시사점	연구진에 따르면 우울증, 조울증이 환자 자신이 깨닫지 못하는 사이에 재발을 반복하는 특성이 있기 때문에, 흔히 사용하는 스마트밴드와 스마트폰만으로 측정된 일주기생체리듬만으로 재발을 예측하는 연구결과는 환자치료에 크게 도움이 될 수 있을 것으로 예측함.