우울증 등 정신질환 치료를 위해 약물을 복용하다 보면 부작용으로 체중이 늘어나는 경우가 많다. 전 세계적으로 조현병, 조울증, 우울증 같은 중증 정신질환을 앓는 환자의 60% 이상이 과체중 또는 비만에 해당하며 이는 일반인보다 2~3배 높은 수치이다.

일부 항정신병 약물, 항우울제, 기분조절제는 부작용으로 체중 증가 및 대사 변화를 일으킨다고 알려져 있다. 그런데 동일한 정신약물을 사용하더라도 체중 증가에 대한 민감성은 개인마다 유의한 차이가 있으며, 환자마다 약에 따라 얼마나 체중이 증가하는지, 또는 어떤 비만치료제가 효과적인지는 지금까지 예측이 거의 불가능했다.

김선미 중앙대병원 정신건강의학과 교수와 이혜준 가정의학과 교수팀은 ‘인공지능(AI)을 활용한 중증 정신질환자의 약물로 인한 체중 증가 가능성과 비만치료제의 효과를 예측하는 알고리즘 개발에 관한 연구’(Developing a machine learning algorithm to predict psychotropic drugs-induced weight gain and the effectiveness of anti-obesity drugs in patients with severe mental illness: A protocol for a prospective cohort study)를 SCIE급 국제학술지 ’PLOS ONE‘ 최신호에 게재, 방법론적 타당성과 혁신성으로 주목받고 있다.

연구팀은 우울증, 조울병, 조현병 환자를 대상으로 정신약물을 24주 동안 투여한 후 체중 증가 부작용을 평가하고, 이 중 비만 또는 비만 전단계(과체중)인 환자를 대상으로 정신약물을 유지하며 비만치료제를 24주 동안 추가로 투여한 후 신체계측 및 체성분, 생활 습관, 혈액검사 수치, 심리상태 등을 측정키로 했다. 

이런 분석 결과를 바탕으로 연구팀은 김영빈 중앙대 공대 AI대학원 교수팀과 공동연구를 통해 각각의 정신약물과 비만치료제, 그리고 두 약제의 조합이 체중과 비만, 대사 관련 인자에 일으키는 변화량을 인공지능(AI) 딥러닝(Deep Learning) 모델을 통해 학습시키고, 정신약물의 체중 증가 부작용 발생 가능성 및 비만치료제의 효과를 예측하는 환자맞춤형 인공지능 알고리즘을 개발할 것이라고 밝혔다.

이번 연구로 추후 신체계측 및 체성분, 생활습관, 동반질환 및 복용약물, 혈액 및 심리검사 수치 등 환자의 데이터를 입력하면 개인별 정신약물의 체중 증가 부작용 발생 가능성 및 비만치료제의 효과가 예측 및 도출될 것으로 기대된다.   김선미 중앙대병원 정신건강의학과 교수(왼쪽), 이혜준 가정의학과 교수

이혜준 교수는 “이번 연구를 바탕으로 개발될 인공지능 알고리즘을 의학적 의사결정에 참고하여 비만 치료계획 수립 당시부터 최적의 비만치료제를 선택할 수 있을 것으로 기대된다”며 “나아가 환자맞춤형 치료로 비만 개선과 더불어 대사증후군, 심뇌혈관질환, 암 등을 포함한 비만 합병증을 예방할 수 있을 것으로 본다”고 말했다.

김선미 교수는 “추후 의학-공학 융합연구를 통한 인공지능 알고리즘 개발로 정신약물 치료계획 수립 당시부터 최적의 약물을 선택할 수 있을 것으로 본다”며 “정신질환자의 정신 증상 개선과 더불어 비만 및 비만 합병증을 예방함으로써 신체 건강도 효과적으로 관리함으로써 장기적인 치료순응도를 높여 정신질환 증상 관리에도 유리할 것”이라고 말했다.

이번 연구는 중앙대병원 의생명연구원의 지원으로 수행되고 있다.