인공지능(AI)이 치매 증상이 나타나기 훨씬 전에 간단한 뇌 스캔을 통해 몇 년 전에 치매의 초기 징후를 찾아낼 수 있다는 혁신적인 연구결과를 영국 케임브리지 대학(University of Cambridge) 조이 쿠르치(Zoe Kourtzi) 교수 연구팀이 12일(현지시간) 발표했다.

치매는 뇌에 다양한 유형의 단백질이 축적되는 것이 특징이며, 이는 뇌 조직을 손상시키고 인지 기능 저하를 유발한다. 알츠하이머병의 경우 이러한 단백질에는 뉴런 사이에 뭉쳐서 기능에 영향을 미치는 '플라크(plaques)'를 형성하는 베타-아밀로이드(beta-amyloid)와 뉴런 내부에 축적되는 타우(tau)가 포함된다.

뇌의 분자 및 세포 변화는 일반적으로 증상이 나타나기 수년 전에 시작된다. 치매 진단에는 몇 개월 또는 몇 년이 걸릴 수 있다. 일반적으로 두세 번의 병원 방문이 필요하며 다양한 CT, PET 및 MRI 스캔을 통해 진단할 수 있다.

영국 케임브리지 대학교의 심리학과 교수이자 앨런 튜링 연구소(Alan Turing Institute)를 이끄는 조이 쿠르치 교수 연구팀은 초기 단계에서 환자의 치매를 감지할 수 있는 인공지능(AI) 머신러닝 도구를 개발했다.

이 AI는 수천명의 알츠하이머 병에 걸린 환자의 뇌 스캔을 사용하여 뇌의 구조적 변화를 발견하는 방법을 학습했다. 또 이 알고리즘은 표준 기억 테스트 결과와 결합하여 예후 점수, 즉 개인이 알츠하이머병에 걸릴 가능성을 제공할 수 있다.

특히, 이 AI는 기억 상실의 징후 또는 언어 또는 시각·공간 지각 문제의 징후와 같은 경도인지 장애를 나타내는 환자의 경우, 알츠하이머병에 걸린 개인을 예측하는 데 80%이상 정확했으며, 시간이 지남에 따라 인지 능력이 얼마나 빨리 떨어질지 까지 예측할 수 있었다.

쿠르치 교수는 "우리는 뇌에서 회백질 손실(기본적으로 마모) 패턴을 찾아 치매의 초기 징후를 찾아내도록 머신러닝 알고리즘을 훈련했습니다. 이것을 표준 기억 테스트와 결합하면 개인이 인지 능력이 더 느리게 또는 더 빠르게 감소하는지 예측할 수 있습니다"라며, "아직 증상이 나타나지 않았지만 알츠하이머에 걸린 일부 환자를 식별할 수 있었으며, 이 연구를 통해 시간이 지나면 건강 검진의 일환으로 증상이 나타나기 5~10년 전에 환자를 식별할 수 있기를 바랍니다"라고 말했다.

이 AI 알고리즘이 알츠하이머병의 징후를 찾기 위해 최적화되었지만, 쿠르치 교수와 동료들은 현재, 각기 다른 형태의 치매를 인식하도록 학습하고 있으며, 각 유형에는 공통적으로 고유한 체적 감소 패턴이 있다고 밝혔다.

임상 신경과학부의 티모시 리트만(Timothy Rittman) 박사와 케임브리지 대학 병원(Cambridge University Hospitals) NHS 재단의 애든브룩스 병원(Addenbrooke's Hospital)은 현재, 이 접근 방식이 임상 환경에서 유용한지 알아보기 위한 임상 시험을 주도하고 있다.

리트만 박사는 "이 접근 방식이 연구 환경에서 작동함을 보여주었습니다. 이제 실제 환경에서 테스트해야 합니다."라며, “현재까지 약 80명의 환자가 케임브리지 대학병원 및 피터버러(Peterborough) NHS 재단과 브라이튼에 있는 2개의 NHS 트러스트가 임상 시험에 참여했습니다”라고 말했다.

리트만 박사는 치매를 조기에 발견하는 것이 환자의 삶의 질과 여러 가지 이유로 중요하다며, “환자가 기억력과 인지 문제를 경험하기 시작하면 매우 어려운 시기가 될 수 있습니다"라며, "정확한 진단을 제공할 수 있다는 것은 그들에게 명확성을 제공하고 진단에 따라 마음을 편안하게 하거나 그들과 사랑하는 사람들이 장기적으로 대비할 수 있도록 도울 수 있습니다"라고 설명했다.

이어 그는 "만약 우리가 질병을 충분히 일찍 발견한다면, 우리가 권장할 수 있는 생활 습관의 변화가 있습니다. 예를 들어, 혈압 약, 개선된 식단 및 운동, 금연 등이 이 질병의 진행을 늦추는 데 도움이 될 수 있습니다"라고 강조했다.

마지막으로 연구팀은 현재, 치매 치료에 사용할 수 있는 약물은 거의 없다. 임상 시험이 종종 실패하는 이유 중 하나는 환자에게 일단 증상이 발생하면 큰 변화를 일으키기에는 너무 늦을 수 있기 때문이다.

따라서 매우 초기 단계에서 개인의 병변을 식별할 수 있는 능력을 갖는 것은 이를 통해 연구자들이 신약을 개발하는 데 도움이 될 수 있다. 이번 임상이 성공하면 이 인공지능 알고리즘은 전국의 수천 명의 환자에게 더 적용될 수 있다고 밝혔다.

한편, 이번 케임브리지 대학의 AI로 치매 증상이 나타나기 훨씬 전에 간단한 뇌 스캔을 통해 치매의 초기 징후를 찾아낸다는 연구는 아래 두개의 연구 논문을 기반으로 발표됐다.

뇌 영상학 분야의 국제 저명학술지인 ‘뉴로이미지(NeuroImage/2020.1.26)’에 '알츠하이머병으로 인한 인지 저하의 예후 궤적 모델링(Modelling prognostic trajectories of cognitive decline due to Alzheimer's disease-다운)과 동료평가를 거치지 않은 사전 논문으로 ‘바이오아카이브(biorxiv.org/2020.8.17)’에 '무증상 및 초기 알츠하이머병에서 미래의 지역적 타우 축적 예측(Predicting future regional tau accumulation in asymptomatic and early Alzheimer’s disease-다운)'이란 제목으로 각각 게재됐다.