이태영 교수와 권준수 교수 연구팀은 정신증 발병 위험이 높은 고위험군 207명을 10년 간 추적조사, 초기 임상증상 및 뇌기능 데이터를 이용해서 발병을 예측하는 기계학습 모델을 개발했다.

이번 예측 모델을 토대로 대상 군을 발병 위험에 따라 3가지 하위집단으로 분류했고 이들 중 특히 발병 위험이 높은 집단은 최대 82%의 발병율을 보였다. 반면 저위험 집단의 경우 수년의 추적조사 기간에 아무도 발병하지 않은  결과를 보였다.

 

최근 역학조사에 따르면 조현병 등 정신증의 발병 위험이 높은 고위험 인구 집단은 대략 인구의 3%정도 되는 것으로 알려졌다.

하지만 이들이 모두 발병하는 것이 아닌 만큼 정말로 발병할 위험이 있는 이들만을 선별, 조기중재를 통한 질병예방을 하는 것이 매우 중요하다.

본 예측 모델은 정신과적 치료를 받아야 할지 애매한 경계 선상에 있는 성장발달기 청소년 및 20대 청년들이 불필요한 치료를 받는 위험을 줄여주며 반대로 발병이 임박해서 꼭 치료를 받아야 할 초고위험 집단을 선별하여 좀 더 집중적인 관리 감독과 치료를 제공해 줄 수 있도록 해준다.

 

이태영 교수는 “현재 정신과 진단의 가장 큰 문제는 객관성의 확보이며, 환자분들에게 막연히 위험하다고 설명하는 것이 아니라 발병 위험이 어느 정도인지 구체적인 수치를 제시하는 것이 필요하다. 그래야 맞춤형 치료가 행해질 수 있다"며 "현재 뇌영상 바이오마커 데이터를 추가하여 모델의 정확도를 더욱 높이는 연구를 진행 중"이라고 밝혔다.