혁신적인 뇌 분석 모델, MBBN: 4만 명 이상의 데이터로 증명된 정신질환 이해의 새 지평

서울대 연구팀이 개발한 혁신적인 AI 모델 MBBN은 4만 명 이상의 데이터를 통해 정신질환의 뇌 연결성 장애를 규명하고, 기존 모델보다 월등한 정확도를 달성했습니다. 주파수 특이적 공간-시간적 뇌 역동성 분석을 통해 뇌 기능의 계층적 조직에 대한 이해를 높이고, 정밀 정신의학 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

뇌의 비밀을 풀다: 혁신적인 AI 모델 MBBN

뇌는 우주의 가장 복잡한 구조 중 하나입니다. 그 복잡한 비선형 역동성이 어떻게 적응적 인지와 행동으로 이어지는지 이해하는 것은 신경과학의 중심 과제입니다. 기존의 신경영상 모델은 선형적이고 정상 상태라는 가정에 갇혀 이러한 과정을 포착하는 데 한계가 있었습니다. 하지만, 최근 서울대학교 연구팀(배상윤, 권준범, 유신재, 차지욱)의 획기적인 연구가 새로운 가능성을 열었습니다.

멀티-밴드 브레인넷(MBBN): 주파수 특이적 공간-시간적 뇌 역동성 분석

연구팀은 멀티-밴드 브레인넷(MBBN) 이라는 혁신적인 트랜스포머 기반 프레임워크를 개발했습니다. MBBN은 뇌의 계층적이고 시간적인 조직과 일치하는 장기 의존성을 포착하는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 주파수 특이적 다중 대역 자기 어텐션을 통합하여 fMRI 데이터에서 주파수별 공간-시간적 뇌 역동성을 모델링합니다.

4만 명 이상의 데이터로 검증된 놀라운 성능

MBBN은 UK Biobank, ABCD, ABIDE 등 세 개의 대규모 신경영상 코호트(총 45,951명)의 데이터를 사용하여 훈련되었습니다. 그 결과, 기존 방법으로는 감지할 수 없었던 주파수 의존적인 네트워크 상호 작용을 밝혀내었고, ADHD, 자폐 스펙트럼 장애, 우울증과 같은 정신질환에서의 연결성 장애에 대한 새로운 통찰력을 제공했습니다. MBBN은 기존 최첨단 방법보다 최대 30.59% 더 높은 예측 정확도를 달성하며, 주파수 정보를 활용한 공간-시간적 모델링의 우수성을 입증했습니다. 이는 단순한 기술적 발전을 넘어, 뇌 기능의 계층적 조직에 대한 심오한 이해를 제공하는 것입니다.

해석 가능성과 미래를 향한 비전

MBBN은 단순히 정확한 예측만 하는 것이 아닙니다. 해석 가능성을 갖춘 모델이기 때문에, 신경 발달 장애에 대한 새로운 주파수 특이적 바이오마커를 발견하고, 뇌 기능의 계층적 조직에 대한 통찰력을 제공합니다. 이는 뇌 디코딩, 인지 신경 과학, 정밀 정신 의학 분야에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. MBBN은 뇌의 비밀을 풀고, 정신질환 이해의 새로운 지평을 열 새로운 도구로 자리매김할 것입니다.