증상만으론 안 보이는 자폐 뇌 변화, AI로 추적한다 작성일 08-11 11 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="14HXCVfzgS"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="24d6e6fbfa48f94cdf3cf112e08596d0c828ee61dfc454c31b2001f96b7af770" dmcf-pid="t8XZhf4qkl" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="국제 공동 연구진이 자폐스펙트럼장애 환자의 개인별 특성 평가와 치료 경과 예측을 위한 인공지능(AI) 프레임워크를 개발했다./한국과학기술연구원(KIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/chosunbiz/20260811164540925dmdp.jpg" data-org-width="1920" dmcf-mid="5kf4uAcnkv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/chosunbiz/20260811164540925dmdp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 국제 공동 연구진이 자폐스펙트럼장애 환자의 개인별 특성 평가와 치료 경과 예측을 위한 인공지능(AI) 프레임워크를 개발했다./한국과학기술연구원(KIST) </figcaption> </figure> <p contents-hash="191abbf77cc85bbff4ce3baf18255c2ea978ce52ad33c251d0bdf8bcf18b38d3" dmcf-pid="F6Z5l48Bjh" dmcf-ptype="general">한경림 한국과학기술연구원(KIST) 뇌과학연구소 책임연구원이 참여한 국제 공동 연구진이 기능적 자기공명영상(fMRI)과 인공지능(AI)을 이용해 자폐스펙트럼장애 환자의 뇌 특성과 치료에 따른 변화를 분석하는 방법을 개발했다고 11일 밝혔다.</p> <p contents-hash="a14799d984bef74b6bc42d55526c9a698098080ddcfda8f6975ae8a17138e9a7" dmcf-pid="3P51S86boC" dmcf-ptype="general">자폐스펙트럼장애는 사회적 상호작용의 어려움과 제한된 관심, 반복행동 등을 특징으로 하는 신경발달장애다. 현재 진단과 치료 경과 평가는 증상 관찰에 상당 부분 의존하고 있어, 환자별 뇌 기능 변화를 객관적으로 파악할 수 있는 방법이 필요하다는 지적이 이어져 왔다.</p> <p contents-hash="208780f861aaee0865916931a6368fe121a00bb960ff44fc0bb42a01b8107575" dmcf-pid="0Q1tv6PKAI" dmcf-ptype="general">연구진은 fMRI 데이터를 분석해 자폐 아동이 정상 발달 아동보다 뇌 영역 간 기능적 연결성이 전반적으로 낮은 경향을 확인했다. 특히 감각 정보 통합과 관련된 하두정소엽과 감각 신호 전달에 관여하는 시상을 중심으로 연결성 감소가 두드러졌다.</p> <p contents-hash="cb4260718a0716d4e7b14c60de72c9b9673ce8881c04032082b06eb7bfc6cdf2" dmcf-pid="p0msaF3GaO" dmcf-ptype="general">이어 연구진은 AI가 실제 뇌 네트워크 변화를 얼마나 반영하는지 평가하는 ‘생성적 매니폴드 감사(Generative Manifold Auditing·GMA)’ 프레임워크를 개발했다. 정상 발달군의 뇌 연결 패턴을 학습한 AI에 특정 뇌 영역의 연결을 차단한 뒤 변화를 분석해, 모델이 단순한 데이터 손실과 실제 네트워크 구조 변화를 구분할 수 있는지 살폈다.</p> <p contents-hash="1c98c6f9145397521f74bf8b135e7c0724661f42f40708ba1dfd62450c397cc8" dmcf-pid="UpsON30Has" dmcf-ptype="general">대규모 자폐 뇌영상 데이터셋 ‘ABIDE’와 서울대병원 자폐 아동 임상 데이터를 활용해 검증한 결과, 생성형 AI 모델인 디노이징 오토인코더(Denoising Autoencoder)가 비교 모델보다 뇌 네트워크의 구조적 변화를 더 잘 구분한 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="7860122754e307141f72dba29c0b99d62ed2bffea40de1cb84bce36de38d4e43" dmcf-pid="uUOIj0pXjm" dmcf-ptype="general">연구진은 또 임상 증상이 호전된 환자라도 뇌 기능 네트워크의 변화 양상은 개인마다 다르게 나타날 수 있음을 확인했다. 증상 평가만으로 파악하기 어려운 환자별 뇌 변화를 AI와 뇌 영상으로 분석할 가능성을 보여준 셈이다.</p> <p contents-hash="ab39029c7cad2551d694def80248b48da252f9a138bc8272567f15f11ecb30fb" dmcf-pid="7uICApUZar" dmcf-ptype="general">한경림 책임연구원은 “환자마다 다른 뇌 네트워크 변화를 객관적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인했다”며 “향후 조기 진단과 치료 경과 예측에 활용할 수 있는 바이오마커 개발로 연구를 확장할 계획”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="813b8285370ace02dfe9208ffcc0ff2739ceb7c0d7935a5181f6e94d660ff826" dmcf-pid="z7ChcUu5Aw" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 한소연(Soyeon Caren Han) 호주 멜버른대 교수 연구진과 김붕년 서울대병원 소아청소년정신과 교수 연구진이 참여했다. 연구 결과는 8월 9~13일 제주국제컨벤션센터에서 열리는 데이터마이닝·AI 분야 학회 ‘ACM SIGKDD 2026’의 ‘AI for Science’ 세션에서 발표된다.</p> <p contents-hash="96c8dcbc61429304d49ea86fa92ba9523847ccc6e026b71bdd8744ced23072c2" dmcf-pid="qzhlku71kD" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 트래블룰 전체 거래 적용…1000만원 이상 의심거래 ‘자율관리’ 08-11 다음 대한탁구협회-엑시옴, 레바논 파병 동명부대에 탁구용품 기부…장병 사기 진작-체력 증진 힘쓴다 08-11 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
