KIST-멜버른대-서울대병원, AI로 자폐스펙트럼장애의 객관적 진단·경과 예측 가능성 제시

AI 요약

한국과학기술연구원(KIST) 뇌과학연구소 한경림 박사가 참여한 국제공동연구팀이 기능적 자기공명영상(fMRI)과 인공지능(AI)을 활용해 자폐스펙트럼장애 환자의 개인별 특성 평가와 치료 경과 예측을 위한 근거 기반 AI 프레임워크를 개발했으며, 이번 연구에는 멜버른대학교 한소연 교수 연구팀과 서울대학교병원 김붕년 교수 연구팀이 참여했습니다. 연구진은 fMRI 분석을 통해 자폐스펙트럼장애 아동이 정상발달 아동에 비해 하두정소엽과 시상을 중심으로 뇌 전반의 기능적 연결성이 감소(hipoconnectivity)한다는 사실을 확인했으며, 특정 뇌 영역 연결을 차단해 AI 내부 표현 변화를 평가하는 생성적 매니폴드 감사(Generative Manifold Auditing, GMA)와 민감도 격차 지표로 ABIDE 및 서울대병원 코호트에서 검증해 Denoising Autoencoder가 뇌 네트워크 구조 변화를 더 정확히 구분하는 것을 보였습니다. 연구진은 임상 증상 호전에도 환자별로 뇌 기능 네트워크 회복 방식이 다르다는 점을 확인했고, 이 성과를 ACM SIGKDD 2026에서 발표했으며 KIST는 향후 정밀·맞춤 의학에 활용할 수 있는 뇌��환 원천기술을 고도화할 계획입니다.