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강남세브란스, 수학으로 '소아청소년 ADHD' 진단

관리자 | 2016-03-22 | 조회수 : 11834

김은주 교수팀, 위상수학으로 'ADHD 아동 뇌 영상' 분석

[보건타임즈] 요즘 의학 분야에서 임상데이터를 통해 질병을 분석, 새로운 진단과 치료 방법을 제시하는 연구가 점차 활성화되고 있다.


최근 강남세브란스병원 정신건강의학과 김은주 교수와 경성현 박사 연구팀은 빅데이터 기반의 '위상수학(topology)' 분석을 활용해 주의력결핍과잉행동장애(ADHD) 아동의 뇌 영상을 구분하는 새로운 연구 결과

(논문 ☞ http://www.bktimes.net/data/board_notice/1458612501-74.pdf)를 발표했다.

흔히 ADHD라 불리는 '주의력결핍과잉행동장애'는 소아청소년기의 대표적인 뇌질환이다.
이 질환은 학습 부진, 게임 중독 등의 행동 문제를 일으키는 대표적 원인이 된다.
그동안 주의력 결핍 과잉행동 장애는 부모나 선생님의 보고, 설문지 작성, 행동 관찰 등의 방법에 의존, 진단해와 뇌 영상 자료 등이 실제 임상에서 활용되지 않았다.

이번에 강남세브란스병원 김 교수·경 박사 연구팀이 객관적 신경생물학적 데이터에 위상수학 데이터 분석 방법을 뇌영상 분석에 적용, 진단의 신뢰성을 높이는 동시에 뇌 영상이라는 객관적 데이터를 근거로 질환을 진단할 수 있는 길을 제시, 관심을 끌고 있다.


위상수학(topology, 토폴로지) 데이터 분석은 데이터 사이의 유사성을 찾아 일종의 형태(네트워크)를 만들어 냄으로써 기존에 보이지 않던 데이터 특성을 시각적으로 보이는 연구 방법이다.
위상수학 데이터 분석은 크게 4단계로 나눌 수 있다.
첫 번째는 필터 함수를 구성하는 것이다.
필터 함수의 역할은 고차원의 데이터의 모양을 가장 잘 표현할 수 있도록 데이터를 처리하는 것이다.
두 번째는 거리 함수를 정의하는 것이다.
고차원의 데이터가 필터함수를 통해 하나의 값으로 요약한 뒤 필터 값을 기준으로 데이터를 구획 화하게 되며 구획 화된 데이터 값들 간의 거리를 계산하는 방법이다.
세 번째는 클러스터링 방법이다.
필터 값에 따라 데이터를 구획 화한 후 구획 화된 데이터 값들 간의 거리를 구하고 나면, 이후엔 데이터 값들 간의 거리를 기준으로 클러스터링을 하게 된다.
필터 구간 내 몇 개의 데이터들이 서로서로 모여 있는지, 아니면 2~3개의 덩어리로 서로 뭉쳐 있는지 등이 클러스터링을 통해 계산하게 된다.
마지막으로 데이터 시각화가 필요하다. 데이터 분석으로 얻은 결과를 그래프의 형태로 표현하는 것으로 각 노드(node)는 클러스터, 선(edge)는 클러스터간의 교집합이 존재함을 표현한다. 노드의 색은 각 노드 내의 데이터 값이 갖는 필터함수 값의 평균 수치를 표현한 것이다.


김 교수·경 박사 연구팀은 4주의력 결핍 과잉행동 장애(ADHD) 환자 400여 명과 정상발달 아동의 뇌영상(fMRI) 자료를 위상수학 데이터 방법론으로 분석에 들어갔다.(위 그림= 결과 시각화 한 그래픽=그래프 상에 나타난 노드가 파란색일수록 뇌 영상 상에서 ADHD 아동으로부터 나타나는 질환요소가 거의 없는 정상발달 아동 군, 붉을수록 문제가 큰 환자 군으로 해석하면 된다)


이 결과 정상 아동에서 노드가 파란색일수록 지능지수(IQ)가 높았다.
연구팀은 반대로 ADHD(주의력 결핍과잉행동장애) 아동 군에선 노드가 붉을수록 증상도가 심한데다 동반하는 다른 정신과적 질환의 수도 증가한다는 것을 의미한다고 밝혔다.


뿐만 아니라, 정상 군이나 환자군 둘 중 하나로만 진단하던 기존의 분석법과 달리 위 그래프에서 초록 또는 노란색으로 표시되는 노드 구간을 'ADHD 구분이 모호한 영역'으로 구분해 시각화할 수 있게 됐다.


김 교수는 "주의력결핍과잉 행동장애 연구에 뇌 영상 데이터를 활용하기 위해 위상수학 데이터 분석을 처음으로 적용한 것"이라면서 "거대하고 복잡한 임상 자료를 분석해 그 안에서 새로운 패턴을 발견, 이를 통해 주의력결핍과잉 행동장애 환자의 특징을 객관적으로 범주화한 것"라며 이번 연구의 의미를 밝혔다.
 
경 박사는 "실제로 빅데이터가 질병 진단이나 환자 특성 파악에 어떻게 활용될 수 있는지를 확인했다"며 "ADHD 환자뿐 아니라 다른 환자군의 특성 분석에 활용될 수 있는 만큼, 차세대 의학의 미래를 보여주는 기초 연구가 되길 바란다"고 말했다.
 
이 연구논문은 지난해 9월, 미국 공공과학 도서관 온라인 국제학술지 PLoS One(임팩트 지수=3.23)에 소개됐다.


조현진 (bktimes@naver.com) 기자 

http://bktimes.net/detail.php?number=58862

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