캐나다 맥길대학 정신건강연구소 중개신경영상 실험실(Translational Neuroimaging Laboratory) 연구팀은 인공지능과 빅 데이터(big data)를 이용, 알츠하이머 치매를 증세가 나타나기 2년 전에 84%의 정확도로 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 사이언스 데일리가 22일 보도했다.
연구팀은 같은 대학 컴퓨터 전문가들의 도움 아래 알츠하이머병 신경영상 프로그램(ADNI: Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative)이 보유하고 있는 경도인지장애(MCI: mild cognitive impairment) 환자 273명의 PET(양전자방출단층촬영) 영상 자료로 알고리즘을 학습시켜 치매를 예측하게 만든 AI를 개발했다고 신경외과-정신과 전문의 페드로 로사-네토 박사가 밝혔다.
MCI란 기억력 등의 인지기능이 같은 연령대의 다른 노인들보다 떨어진 상태로 일상생활에 큰 지장이 있을 정도는 아니지만 이런 사람들은 다른 사람에 비해 치매로 이행될 가능성이 크다.
이 AI는 MCI 환자 중에서 치매로 이행된 환자를 증세가 나타나기 2년 전에 84%의 정확도로 예측했다고 로사-네도 박사는 설명했다.
이 치매 예측 AI를 이용하면 치매로 이어질 가능성이 매우 높은 사람들만 골라 치매 예방과 치료에 필요한 임상시험을 진행할 수 있기 때문에 소요 경비와 시간을 크게 줄일 수 있을 것이라고 로사-네토 박사는 말했다.
이 소프트웨어는 현재 과학자들과 학생 연구원들에게만 온라인으로 제공되고 있다. 의사들이 이를 임상에 사용하려면 보건당국의 승인이 필요하다.
이를 위해 연구팀은 미니 뇌졸중을 겪은 사람들을 포함, 다른 코호트(cohort: 동일한 특성을 갖는 집단)를 대상으로 이 알고리즘을 입증하기 위한 테스트를 진행하고 있다.
PET는 치매의 주범으로 지목되고 있는 뇌 신경세포 표면의 단백질 베타 아밀로이드의 증가를 포착할 수 있는 유일한 영상기술이다.
베타 아밀로이드가 늘어나면서 응집을 일으켜 플라크(plaque)를 형성하면 뇌세포들 사이의 신호 전달 통로가 차단돼 뇌세포가 죽고 결국 치매를 유발한다는 것이 치매 발생 메커니즘의 정설로 받아들여지고 있다.
이 연구결과는 '노화 신경생물학'(Neurobiology of Aging) 최신호에 발표됐다.
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