세계 최초로 뇌 연결망 데이터를 활용한 청소년 사회 환경 예측 모델 개발

▲ (왼쪽에서) 사회학과 신은경 교수, 인공지능학과 석흥일 교수, 강은송 연구원 (인공지능학과 박사과정 졸업생)

고려대학교(총장 김동원) 사회학과 신은경 교수와 인공지능학과 석흥일 교수 공동 연구팀이 세계 최초로 뇌 연결망 데이터를 활용해 청소년의 사회적 환경을 예측하는 모델을 개발했다.

본 연구는 국제 저명 학술지인 Nature의 자매지 ‘Scientific Reports’에 지난 9일(월) 게재됐다.
* 논문명: Neurodevelopmental imprints of sociomarkers in adolescent brain connectomes
* 논문 DOI 링크: https://www.nature.com/articles/s41598-024-71309-2.epdf

뇌 발달에는 매우 다양한 사회적 요인이 영향을 끼친다. 그동안의 연구는 뇌 발달이 사회 환경에 영향을 받는다는 사실은 증명했으나, 두뇌의 연결망 데이터를 분석해 사회적 조건이 뇌 신경망에 어떠한 영향을 주는지에 대한 실증적 연구는 부족한 상황이다.

이에 공동 연구진은 미국에 거주하는 9,099명의 아동 DTI 뇌 영상 데이터를 선형 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine 이하 SVM)으로 분석해, 연구 대상의 사회적 환경을 예측할 수 있는 모델을 만들었다. 특히, 가구 소득과 지역사회 교육 수준을 결합하여 청소년이 속한 학군과 경제적 여건을 구분하는 모델이 높은 정확도를 보였다.
* 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) : 기계 학습의 분야 중 하나로, 패턴 인식, 자료 분석을 위한 지도 학습 모델이며, 주로 분류와 회귀 분석을 위해 사용한다.

또한 연구진은 두정엽과 전두엽에서 사회적 환경을 예측하는 데 중요한 8개의 신경 연결을 확인했다. 이러한 결과를 토대로, 뇌 구조적 차이가 사회적 요인과 어떻게 연관되는지를 밝히며, 사회적 환경에 따라 아동 및 청소년의 뇌 발달이 다르게 진행될 수 있음을 증명했다.

연구를 주도한 신은경 교수는 “이 연구는 청소년기 사회적 영향이 뇌에 남긴 신경적 흔적을 역설계하는 방식으로 접근해, 뇌 연결망 구조가 개인의 사회적 환경을 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지를 평가한 혁신적인 시도”라고 말했다.

또한 석흥일 교수는 “융합적 연구를 통해 보다 세밀한 뇌 관련 질환의 정밀 의료의 구현을 위해서는 사회적인 요소를 함께 고려하는 것이 중요하다”고 밝혔다. 분석을 진행한 강은송 연구원은 “사회적 데이터 분석과 의료 인공지능이 만나 최고의 인사이트를 도출한 다학제간 융합이 열어줄 뇌 연구의 중요한 논문이 될 것”이라고 기대했다.      

본 연구는 한국연구재단 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

[첨부 1] 연구논문 이미지 

[그림1 설명] 연구 대상의 사회적 조건을 예측하는 중요한 8가지 신경 연결 설명