일기예보처럼 수면 패턴만으로 이튿날의 기분을 예측할 있는 기술이 국내에서 개발됐다. 수면 장애에 따른 우울증·조울증 같은 기분 장애를 치료할 수 있는 디지털 치료법 개발에 응용될 것으로 기대된다.

기분 장애는 수면과 밀접한 관련이 있다. 장거리 비행 후 겪는 시차 피로나 일출 시각의 계절적 변화에 따른 수면리듬 불균형 등은 기분 장애 환자들의 기분 삽화(전반적인 정신·행동의 변화가 나타나는 기간으로 울증과 조증 등이 있음) 재발을 유도하는 대표적인 요인이다.

수면 데이터를 이용해 기분 삽화를 예측하려는 연구가 시도되고 있지만, 수면 패턴뿐 아니라 걸음 수, 심박수, 위치정보시스템을 활용한 이동성 등 다양한 데이터가 필요해 수집 비용이 높다는 한계가 있었다.

기초과학연구원 수리·계산과학연구단 의생명수학그룹 김재경 CI연구팀과 고려대의대 이헌정 공동 연구팀은 잠을 잔 시간과 깨어있는 시간을 기록한 데이터를 이용해 적은 비용으로도 효율적으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 기술을 개발하였다. 그 후, 우울증·조울증 등 기분 장애 환자 168명의 웨어러블 기기로 기록된 평균 429일간의 수면-각성 데이터를 수집한 뒤 생체리듬과 관련된 지표들을 추출했다.

연구 결과, 머신러닝을 통해 당일의 수면 패턴을 토대로 다음날의 우울증과 조증, 경조증 정도를 각각 80%, 98%, 95%의 높은 정확도로 예측하는 데 성공했다. 생체리듬 변화가 기분 삽화를 예측하는 핵심 지표임을 확인했다. 생체리듬이 늦춰질수록 우울 삽화의 위험이 증가하고, 반대로 과도하게 앞당겨지면 조증 삽화의 위험이 증가하는 것으로 나타났다. 예를 들어, 저녁 11시에 취침하고 오전 7시에 기상하는 생체리듬을 가진 사람이 늦게 자고, 늦게 일어나게 되면 우울 삽화의 위험이 증가하는 식이다.

이 기술은 계절성 우울증 환자를 대상으로 한 광선치료 등 실제 임상 현장에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 실제 임상 현장에서는 계절성 우울증 환자의 치료를 위해 이른 아침에 광선치료를 진행한다. 효과적 기분 장애 치료를 위해서는 환자의 주관적 회상에 의존한 심리 상태 평가를 넘어 객관적 기분 삽화 데이터를 통해 치료를 진행할 수 있는 것이다.

연구 저자 이헌정 교수는 "향후 기분 장애 환자들이 스마트폰 앱을 통해 맞춤형 수면 패턴을 추천받아 기분 삽화를 예방할 수 있는 디지털 치료가 가능해질 것이다"고 설명했다.

이 연구는 네이처 자매지인 'NPJ 디지털 의학(NPJ Digital Medicine)'에 최근 게재됐다. 

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