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유전자 맞춤형 항암제 생성형 인공지능(AI) 모델 최초 개발

암 유전자 기반 맞춤형 항암제 후보물질 생성 AI 모델 ‘G2D-Diff’ 개발 기존 모델 대비 월등히 높은 정확도의 생성 능력 보여(오차율 1%, 적합성 35~44% 개선) 광주과학기술원(GIST) 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수 연구팀

유전자 맞춤형 항암제 생성형 인공지능(AI) 모델 최초 개발

암은 동일한 유형의 질환이라도 환자마다 유전자형*이 달라 치료 효과에 큰 차이를 보인다. 특히 ‘삼중-음성 유방암(TNBC)’*과 같은 난치성 암은 표적이 명확하지 않아 기존 치료법으로는 충분한 효과를 기대하기 어렵다. 삼중-음성 유방암(Triple-Negative Breast Cancer, TNBC): 에스트로겐 수용체, 프로게스테론 수용체, 그리고 HER2 단백질이 모두 음성인 유방암을 뜻한다. 이 세 가지 주요 수용체가 발현되지 않아 기존의 호르몬 치료제나 표적 치료제가 효과를 발휘하지 못하는 난치성 암종으로 분류된다. 때문에 TNBC는 치료가 매우 어려워 예후가 좋지 않은 경우가 많으며, 새로운 맞춤형 치료법 개발이 절실히 요구되고 있다. 광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수 연구팀이 암 환자의 유전자형을 분석해 개인 맞춤형 항암제 후보물질을 제안하는 생성형 인공지능(AI) 모델을 세계 최초로 개발했다고 밝혔다. ▲(왼쪽부터) GIST 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수 김현호 박사 (현 국가독성과학연구소 선임연구원) 연구팀이 개발한 AI 모델은 암세포마다 다르게 나타나는 유전자형 정보와 약물 반응 데이터를 학습하여, 환자 개인에게 최적화된 새로운 항암제 후보물질을 생성할 수 있다. 이로써 환자 맞춤형 정밀의료는 물론, 기존의 치료법이 잘 듣기 않는 난치성 암에 대한 새로운 해법을 제시할 수 있게 됐다. 지금까지의 생성형 AI 기반 항암제 개발 연구는 몇 가지 한계를 안고 있었다. 첫째, 암과 같은 복합 질환에서는 치료 표적이 불분명한 경우가 많아 생성된 약물의 효과가 제한적이었다. 둘째, 임상 현장에서 확보하기 어려운 특수한 데이터에 의존하는 경우가 많아 실제 활용 가능성이 낮았다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 약 150만 개의 화학 구조와 120만 건의 약물 반응 데이터를 학습한 생성형 AI 모델 ‘G2D-Diff’를 개발했다. 이 모델은 실제 임상에서 확보할 수 있는 유전자 정보(돌연변이 및 복제수 변이)와 목표로 하는 약물 반응 수준을 입력하면, 이에 최적화된 항암제 후보물질을 자동으로 설계한다. G2D-Diff는 텍스트-이미지를 생성하는 AI 모델과 유사한 방식으로 작동한다. 예를 들어, ‘특정 암 유전자형에 매우 민감한* 약물’이라는 조건을 입력하면, 그 조건에 맞는 항암제 분자 구조를 생성하는 것이다. 이 모델은 ▴분자구조를 수치로 표현하는 ‘화학적 변분 오토인코더(Chemical VAE)’ ▴입력 조건(유전자형과 약물 반응 목표 등)을 수치화하는 ‘조건 인코더(Condition encoder)’ ▴조건에 맞는 새로운 분자 구조를 생성하는 ‘조건부 확산 모델(Conditional Diffusion Model)’로 구성되어 있다. * 민감함: 약물이 암 세포 사멸에 대해 민감하게 작용하여 사멸을 촉진한다는 의미. G2D-Diff는 기존 생성형 AI 모델들에 비해 모든 성능 지표에서 압도적인 성능을 보였다. 특히 최고 성능을 가진 모델로 알려진 IBM의‘PaccMannRL*’과 비교했을 때, 다양성(Diversity), 실현 가능성(Feasibility), 조건 적합성(Condition Fitness) 등에서 모두 우수한 성능을 나타냈다. 특히, 생성된 화합물들이 입력된 유전자형 조건에 얼마나 잘 부합하는지 평가하는 ‘조건 적합성(Condition Fitness)’ 항목 중 약물 반응성 예측에서는 기존 모델이 약 51%의 평균 오차율*을 보인 반면, G2D-Diff는 약 1% 수준의 평균 오차율을 기록했다. 또한 생성된 분자 구조는 약물 유사성(QED) 및 합성 접근성(SAS) 측면에서 실제 약물군들과의 분포 유사성*이 기존 모델보다 평균 35~44% 더 높게 나타나, 실제 신약으로 개발될 가능성도 높다는 점을 입증했다. 연구팀은 G2D-Diff 모델을 난치성 암의 대표 사례인 삼중-음성 유방암에 적용해 실제 활용 가능성을 검증했다. 환자들의 유전자 변이 정보를 입력해 생성한 후보물질들은 암세포 증식을 억제하는 핵심 단백질인 PI3K, HDAC, CDK* 등을 정확히 표적으로 삼았다. 또한, 이들 화합물의 화학 구조가 기존 치료제와 전혀 다르면서도 동일한 치료 효과를 낼 수 있다는 것이다. 컴퓨터 도킹 시뮬레이션*을 통해 이 화합물들이 실제로 암세포의 표적 단백질에 결합할 수 있음도 확인했다. 이는 AI가 단순히 기존 약물을 모방하는 데 그치지 않고, 환자 개개인의 유전적 특성을 분석해 그에 최적화된 완전히 새로운 치료제를 설계할 수 있음을 보여주는 획기적인 성과로 볼 수 있다.    G2D-Diff의 또 다른 강점은 ‘해석 가능성’이다. 이 모델은 어텐션 메커니즘*을 활용해 특정 유전형을 가진 암종에서 어떤 유전자나 생물학적 경로가 약물 설계에 중요한지 파악할 수 있다. 이를 통해 단순히 새로운 분자를 생성하는 데 그치지 않고, 해당 분자가 왜 효과적인지를 유전자 및 생물학적 경로 수준에서 설명함으로써 치료제의 타당성을 뒷받침하는 과학적 근거까지 함께 제시할 수 있다. 이는 기존의 ‘블랙박스*’형 AI 모델과 달리, 연구자들이 왜 특정 분자가 생성되었는지 이해할 수 있도록 돕는 중요한 기술적 진전이다. * 어텐션 매커니즘(Attention mechanism): AI가 여러 정보 중 중요한 부분에 집중하는 기법 * 블랙박스(Black box): 내부 작동 원리를 알 수 없는 시스템 남호정 교수는 “이번 연구는 개인 맞춤형 의학의 새로운 가능성을 연 것으로, AI 기술이 난치성 암 환자들에게 새로운 희망을 제공할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 김현호 박사(제1저자)는 "G2D-Diff는 신약 개발 과정에서 가장 어려운 초기 후보물질 탐색 단계의 효율성을 비약적으로 향상시킬 수 있어, 항암제 개발 기간을 크게 단축할 수 있을 것”이라고 강조했다. GIST 전기전자컴퓨터공학과 남호정 교수가 지도하고 김현호 박사(현 국가독성과학연구소 선임연구원)와 배봉성·박민수·신예원 석박통합과정생·Trey Ideker 교수(University of California, San Diego)가 함께 수행한 이번 연구는 ▴과학기술정보통신부·한국연구재단 중견연구자지원사업 ▴보건복지부·과학기술정보통신부 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY) ▴국가독성과학연구소 기본사업 ▴미국 국립보건원(NIH) Bridge2AI 프로그램의 지원을 받았다. 연구 결과는 국제학술지《네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)》에 2025년 7월 1일 온라인 게재됐다. [그림] G2D-Diff 모델 개요. a) 텍스트-이미지 생성기 작동 방식을 모티브로 한 G2D-Diff의 작동 방식 컨셉. b-c) 모델의 구조 d) 모델의 주요 부분인 Condition encoder를 학습하는 방식. e) 모델 작동 예시-Diffusion step이 진행될수록 조건 적합성이 증가하고 있음.

고품질 영양 식단 치매 예방에 도움돼

건강한 식이 패턴, 치매 진행 전 단계에서도 예방에 효과

고품질 영양 식단 치매 예방에 도움돼

지중해·고품질 식이가 치매 위험을 낮출 수 있음이 확인되었다. 연세대 세브란스병원 가정의학과 이지원 교수와 용인세브란스병원 가정의학과 권유진 교수, 의대 의생명시스템정보학교실 허석재 박사, 윤지은 학생 연구팀은 UK Biobank의 13만명 자료를 분석한 결과, 지중해·고품질 식이가 치매 발병 위험을 최대 28% 낮출 수 있다고 4일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제학술지 ‘영양, 건강 및 노화 저널(Journal of Nutrition, Health and Aging)’에 게재됐다. 치매는 진행성 인지 저하를 특징으로 하는 대표적인 퇴행성 신경질환이다. 국립중앙의료원 중앙치매센터에 따르면 국내 60세 이상 치매 환자 수가 100만명을 넘어선 것으로 추산된다. 2050년에는 200만명을 넘어설 전망이다. 하지만 현재까지 효과적인 치료법이 없어 조기 예방 전략의 중요성이 부각되고 있다. 최근 영양, 신체 활동, 수면, 사회적 교류와 같은 생활습관 요소가 치매 발생 위험을 결정하는 중요한 요인이라는 연구 결과가 발표되고 있다. 특히, 식이 패턴과 뇌 건강 간의 관련성이 주목되며 식이중재를 통한 치매 예방 가능성이 주목받고 있다. 연구팀은 UK Biobank에 등록된 131209명을 13.5년 추적 검사한 데이터를 활용해 지중해식 식이(MEDAS)와 마인드(MIND) 식이, 권장 식품 점수(RFS), 대체 건강 식이지수(AHEI), 염증식이지수(EDII)와 같은 식이 패턴과 치매 발생 간의 연관성을 조사했다. 각각의 식이 패턴을 얼마나 잘 수행했는가에 대한 점수를 사분위수로 나눠 카플란-마이어(Kaplan-Meier) 누적 발병 분석을 진행했다. MEDAS, MIND 식이, RFS, AHEI는 모두 채소, 과일, 통곡물, 견과류, 생선 등 식물성 위주의 건강한 지방섭취와 항염증, 항산화 효과가 있는 영양소로 구성된 식이 패턴이다. 반면 EDII는 포화지방과 정제탄수화물 등으로 구성된 식이 패턴을 의미한다. 분석 결과, MEDAS와 MIND 식이에 대해 높은 순응도를 보인 그룹에서는 치매 발생 위험을 유의미하게 낮게 나타났으며, 전반적인 식이의 질이 높은 RFS, AHEI 그룹에서도 발병 위험을 낮게 나타나는 보호 효과가 관찰됐다. MEDAS 식이 그룹에서는 순응도가 가장 높은 사분위수 Q4는 Q1 대비 치매 위험이 최대 21% 낮은 것으로 나타났다. MIND 식이 그룹에서도 Q4에서 치매 발병이 Q1 대비 27% 감소했다. RFS가 높은 Q4에서는 최대 28%가 낮았다. AHEI의 Q4에서도 Q1 대비 최대 23% 치매 발병 위험을 낮췄다. 반면 염증 유발 위험이 높은 EDII 식이 그룹에서는 Q4에서 치매 위험이 Q1 대비 최대 30% 높았다. 이 같은 결과는 경도인지장애(MCI) 발생 위험도 분석에서도 동일하게 나타났다. 건강한 식이 패턴이 치매로의 진행 전 단계에서도 중요한 예방 효과를 보였다. 또한 연구팀은 5년 미만, 5~10년, 10년 이상으로 나눠 추적 기간에 따른 식이 패턴과 치매 발병 위험을 분석했다. 그 결과, 5년 미만과 5~10년 구간에서는 MEDAS와 MIND 식이, RFS, AHEI 그룹 모두에서 치매 위험 감소와 유의한 연관성을 보였으며, EDII 식이 그룹은 치매 발병 위험 증가함을 보였다. 10년 이상 구간에서는 MEDAS와 EDII 그룹만 통계적으로 유의함을 보였다. 이지원 교수는 “대규모 인구 기반 코호트 분석을 통해 식이 지표와 인지 건강 간의 연관성을 확인할 수 있었다”면서 “효과적인 치료방법이 없는 치매와 경도인지장애 등의 질환을 예방하는데 지중해식과 같은 고품질의 영양 식단이 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

손상된 림프절 침습적 수술 없이 회복시킬 가능성 열려

3D 프린팅으로 제작한 줄기세포 기반 인공림프절, 손상된 림프절 이식 재생 효과 확인 줄기세포의 생존율과 치료 효율 높여 재생의학의 새로운 가능성 확인 분당서울대병원 성형외과 정재훈 교수 연구팀

손상된 림프절 침습적 수술 없이 회복시킬 가능성 열려

3D 바이오프린팅 기술이 접목된 줄기세포 기반의 재생치료를 통해 림프부종으로 손상된 림프절을 침습적 수술 없이 회복시킬 수 있는 새로운 가능성이 열렸다. 분당서울대병원 성형외과 정재훈 교수 연구팀은 호남대학교 강효진 교수·동국대학교 이주희 교수와 협력해 인체 지방에서 유래한 줄기세포를 3D 바이오프린팅을 통해 림프절을 모방한 세포틀(스캐폴드·Scaffold)로 제작하고, 이를 손상된 림프절에 이식하는 동물실험을 통해 림프절의 재생 효과를 관찰하는 데 성공▲(왼쪽부터) 정 재훈 교수 강 효진 교수 이 주희 교수 하며 이같이 밝혔다. 림프부종은 림프절이 손상되거나 절제된 뒤 림프액의 순환이 원활하지 않아 팔, 다리 등이 붓는 만성 질환으로, 불편감이 크고 통증, 감염이 반복되기도 해 삶의 질이 크게 떨어진다. 최근 유방암 등 암 치료 과정에서 림프절을 함께 절제하는 사례가 늘면서 환자 수가 증가하고 있다. 그러나 이러한 림프부종은 재활치료만으로는 회복에 한계가 있고, 림프절을 이식하거나(림프절이식술) 정맥으로 우회통로를 만드는(림프정맥문합술) 수술적 치료는 부작용 및 지속성에 대한 우려가 있어 이를 대신할 치료법이 필요한 상황이다. 이에 연구팀은 인체의 세포 재생 매커니즘을 이용하는 ‘재생의학’에 주목, 비교적 채취하기 쉬운 인체지방유래줄기세포를 기반으로 한 치료법 마련에 나섰다. 줄기세포는 아직 분화되지 않아 다른 세포로 분화할 수 있는 세포인데, 이를 손상된 림프절에 이식해 림프계가 스스로 재구성되도록 촉진하는 원리를 이용한 것이다. 문제는 줄기세포만 단독으로 이식하는 방법으로는 줄기세포가 림프 조직 내에 머무르지 못하고 대부분 흩어지거나 사멸해 충분한 재생효과를 내지 못한다는 점이다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 림프조직을 모방한 세포틀(스캐폴드)을 3D 바이오프린팅으로 제작하고 이 안에 줄기세포를 고정해 안정적으로 생존할 수 있도록 했다. [사진] 인체지방유래줄기세포와 칼슘이온, 알지네이트, 아텔로콜라겐을 기반으로 림프조직을 모방해 만든 스캐폴드 연구팀이 3D 바이오프린팅 기술로 제작한 줄기세포 스캐폴드를 쥐 모델에 이식한 결과, 줄기세포만 단독으로 이식하는 방법보다 림프관과 혈관 생성이 더욱 촉진되고 면역세포가 모여드는 활발한 재생반응이 일어났으며, 이에 따라 림프절처럼 작용하는 새로운 구조가 만들어져 림프액 역류와 다리 부종이 현저히 감소하는 것이 관찰됐다. [사진] 3D 바이오프린팅 스캐폴드를 투여한 그룹(B)은 미처치 그룹(A)에 비해 림프부종이 크게 줄어들었고, 피부역류현상도 개선됐다. 이번 연구는 림프절이식술과 같은 침습적 수술 치료 없이, 줄기세포를 통해 손상된 림프조직을 재생하는 치료법이 실제 동물실험에서 효과를 보였다는 점에서 의미가 있다. 특히 3D 바이오프린팅 기술을 활용해 줄기세포가 균일하게 분포된 림프절 유사 구조체를 정밀하게 제작하고, 이를 체내에 이식함으로써 줄기세포의 생존율과 치료 효율을 높였다는 점에서 재생의학의 새로운 가능성을 확인한 연구로서 주목받았다. 정재훈 교수는 “현재의 수술적 치료는 효과적인 방법이지만, 이식술의 경우 떼어낸 림프절에서 똑같이 부종이 발생할 수도 있고, 정맥문합술은 시간이 지나 다시 림프 순환이 막힐 수 있어 부작용이 적은 새로운 치료법이 필요하다”며 “이번 동물실험에서 3D 바이오프린팅 기반 스캐폴드의 재생효과를 확인한 만큼, 인체에도 적용될 수 있도록 후속 연구를 이어갈 것”이라고 밝혔다. 한편, 이번 연구 결과는 국제 권위 학술지 ‘International Journal of Bioprinting’에 최근 게재됐다.

2차원적 영상 한계 보완한 얼굴 성장과 혀의 상관관계 밝혀

3차원 영상 CBCT' 활용 혀의 위치나 크기, 호흡 습관 등 구강 구조 및 안면 성장과 관계 규명 성장기 때 혀의 잘못된 위치나 호흡 습관을 바로 잡아주는 치료는 얼굴 성장에 좋은 영향줄 수 있다 고려대학교 안암병원 이유선 교수 구로병원 정석기 교수 서울아산병원 김윤지 교수팀

2차원적 영상 한계 보완한 얼굴 성장과 혀의 상관관계 밝혀

고려대학교 안암병원 치과교정과 이유선 교수팀(안암병원 이유선 교수, 구로병원 정석기 교수)과, 울산대학교 의과대학 서울아산병원 치과교정과 김윤지 교수가 최근 연구에서 3차원 영상인 CBCT를 활용해 혀의 위치 및 부피와 구강 내 구조, 얼굴 골격 및 안면 성장과의 관계를 규명했다. 혀는 안면부와 치아의 성장 발달에 중요한 역할을 한다고 알려져 왔다. 특히 입으로 숨을 쉬는 습관과 관련된 낮은 혀 위치가 부정교합과 연관된다는 연구는 많았지만, 다양한 얼굴형과의 관계를 탐구한 연구는 부족했다. 또한, 기존 연구들이 주로 2차원적인 X-ray 사진을 사용해 혀의 단면만을 관찰할 수 있다는 한계가 있었다. 연구팀은 185명의 성인을 대상으로 CBCT를 통해 얼굴 뼈 모양과 혀의 위치를 분석했다. 그 결과, 흔히 '주걱턱'이라고 부르는 얼굴은 턱이 앞으로 나와 보이는 경우가 많은데, 이런 경우 혀가 아래쪽에 있거나 혀 자체가 큰 경향이 있으며, 혀의 위치 및 부피와 얼굴형과의 복합적인 연관성이 있었다. 특징적으로, 주걱턱 경향을 나타내는 수치가 낮아질 때 혀끝 위치도 낮게 나타났으며, 반대로 수치가 높아질 때는 혀끝 위치도 높아지는 것으로 확인됐다. 또한, 주걱턱 경향의 수치가 높을수록 혀의 부피가 큰 것으로 나타났다. 또한 턱이 길어 보이는 얼굴형을 가진 사람들은 혀끝이나 혀의 뒤쪽 부분이 상대적으로 낮게 위치하는 경향도 확인되며, 얼굴 길이가 길수록 혀끝 위치와 혀 뒤쪽 위치가 낮아지는 것으로 나타났다. 혀의 부피는 치아의 폭과도 관련성이 있음이 확인됐다. 혀의 부피가 1㎤ 커질 때, 위쪽 어금니 사이, 아래쪽 어금니 사이, 아래쪽 앞니 사이의 폭이 커지는 한편, 위쪽 앞니 사이의 폭은 좁아지는 것을 확인했다. 혀끝이 아래쪽에 있을수록 위쪽 앞니 사이의 폭은 좁아지고, 위아래 어금니 사이의 폭은 넓어지는 경향도 발견됐다. 이유선 교수는 “혀의 자세나 평소 숨 쉬는 습관 등이 안면 성장 및 치열궁의 성장과 깊은 관련이 있다는 것을 다양한 계측치를 통해 다각도로 연구한 결과”라며 “특히 성장기인 경우, 혀의 잘못된 위치나 호흡 습관을 바로 잡아주는 치료가 얼굴 성장에도 좋은 영향을 줄 수 있을 것이라고 전망한다”고 설명했다. 김윤지 교수는 “이번 연구는 그동안 막연하게 생각했던 개념을 3D CBCT를 통해 입체적으로 정밀하게 밝혔다는 것에 의의가 있다”며 “앞으로 안면 성장 패턴과 혀의 위치, 부피와의 상관관계를 밝히는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편, 이번 연구 ‘Associations of tongue and hyoid position, tongue volume, and pharyngeal airway dimensions with various dentoskeletal growth patterns’은 지난달 국제학술지 'PLOS One'에 게재되었다.



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일산백병원 이준성 교수, 대한간암학회 회장 취임
인제대학교 일산백병원 소화기내과 이준성 교수가 2025년 대한간암학회 정기총회에서 27기 대한간암학회 회장으로 공식 취임했다. 임기는 2025년 7월부터 2026년 6월까지 1년간이다. 이준성 교수는 간암과 만성 간질환 분야에서 국내외로 인정받는 간질환 전문가로, 활발한 임상 진료와 연구 활동을 병행해오며 학술적 기여를 이어왔다. 이준성 교수는 서울대학교 의과대학을 졸업하고 동 대학원에서 의학석·사 학위를 취득했으며, 미국 메이요 클리닉 로체스터에서 연수한 바 있다. 그간 이준성 교수는 ▲대한간암연구회 학술위원장 ▲대한간학회 의료정책이사 ▲대한간학회 간질환백서 편찬위원장 ▲대한간암학회 총무이사 ▲대한간암학회 감사 등 주요 학술단체의 핵심 보직을 두루 역임하며 국내 간질환 연구 및 정책 발전에 기여해왔다. 이준성 회장은 “간암은 국내 암 사망률 2위에 해당하는 심각한 질환으로, 대한간암학회는 지난 26년간 다학제 협력 연구, 국내 대규모 간암 데이터 구축, 학술지 국제화 추진, 대국민 홍보와 교육, 연구비 지원 등 다방면의 활동을 통해 간암 극복을 위한 노력을 이어왔다”며 “이번 임기 동안 진료 현장에 실질적인 도움이 되는 다학제 토론과 연구 교류의 장을 더욱

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국내 최초 타액 기반 우울증 진단 보조 소프트웨어 의료기기 선보여
정신건강 디지털 헬스케어 전문기업 마인즈에이아이(대표 석정호)가 국내 최초로 타액 내 호르몬을 활용한 우울증 진단 보조 소프트웨어 의료기기 ‘마인즈내비(Minds.NAVI)’의 식품의약품안전처(식약처) 허가를 획득했다고 밝혔다. ‘마인즈내비’는 사용자의 자가보고식 심리 설문 평가와 함께, 타액 내 Cortisol(코르티솔) 및 DHEA(디하이드로에피안드로스테론) 농도 분석을 결합하여 우울증 진단을 보조하는 소프트웨어 기반 의료기기다. 이는 생물학적 지표를 활용한 우울증 진단 보조 기기로는 국내 최초이자, 세계적으로도 상용화된 사례가 없는 혁신적인 시도다. 마인즈에이아이는 연세대학교 강남세브란스병원 정신건강의학과 석정호 교수가 설립한 기업으로, 기존의 심리학적 평가 도구를 재구성한 ‘PROVE Battery’를 기반으로 ‘마인즈내비’를 개발했다. 이 소프트웨어는 사용자가 심리 설문을 완료한 후, 정해진 시간에 타액을 채취해 진단 기관으로 보내면 알고리즘이 이를 분석해 우울증 여부를 보조 진단하는 방식으로 작동한다. 특히, 123명의 피험자를 대상으로 진행된 확증 임상시험에서 ‘마인즈내비’는 민감도 97.22%, 특이도 95.24%라는 높은 진단 정확도를 기록하


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