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

일반적으로 치매 초기에는 일상생활에 거의 지장이 없으며 단지 기억력 등의 인지 장애가 먼저 나타난다. 따라서 매우 초기 단계에서 개인의 병변을 예측하고 식별할 수 있는 능력을 갖는 것은 치매의 진행을 늦추는 적절한 치료와 처방이 전문의의 핵심이다. 

이에 인공지능(AI)은 치매 증상이 나타나기 훨씬 전에 간단한 뇌 스캔을 통해 몇 년 전에 치매의 초기 징후를 찾아낼 수 있다는 혁신적인 연구결과들이 속속 나오고 있어 치매 조기 발견과 약물 개발에 최전선에 나선 것이다.

가장 최근인 지난 8월에 케임브리지 대학교 연구팀이 개발한 AI는 수천명의 알츠하이머 병에 걸린 환자의 뇌 스캔을 학습하고 기억 상실의 징후 또는 언어 또는 시각·공간 지각 문제의 징후와 같은 경도인지 장애를 나타내는 환자의 경우, 알츠하이머병에 걸릴 개인을 예측하는 데 80%이상 정확했으며, 또, 시간이 지남에 따라 인지 능력이 얼마나 빨리 떨어질지 까지 예측할 수 있었다.

여기에, 사람들이 2년 이내에 치매에 걸릴지를 92%의 정확도로 예측하는 혁신적인 인공지능이 지난 16일 '영국 알츠하이머 연구소(Alzheimer's Research UK)'가 자금을 지원하고 영국 엑서터 대학교(University of Exeter)의 연구팀이 개발한 이 AI 알고리즘이 미국의학협회(American Medical Association)에서 발행하는 JAMA Network Open 저널을 통해 발표됐다.

연구팀은 미국 내 30개 ‘국립 알츠하이머 조정 센터 기억 클리닉 네트워크(National Alzheimer’s Coordinating Center memory clinics in the US)‘에 참석한 사람들의 데이터를 분석했다. 참가자들은 연구 초기에 치매가 없었지만 많은 사람들이 기억이나 다른 뇌 기능에 문제를 겪고 있었다.

연구 기간 동안 참가자 10명 중 1명(1,568명)이 기억 클리닉을 방문한 지 2년 이내에 치매 진단을 받았다. 연구팀의 이 인공지능 모델은 미국 내 15,300명 이상의 치매 환자로부터 얻은 데이터를 학습하고 최대 92%의 정확도로 새로운 치매를 예측할 수 있었다고 밝혔다.

특히, 연구팀은 기존 치매 진단의 약 8%(130명)가 착오(오진)가 있는 것으로 보인다는 사실도 처음으로 밝혀냈다. 이 모델은 이러한 일관성 없는 진단의 80% 이상을 정확하게 식별한 것으로 누가 치매 진단을 받을지 정확하게 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 이를 통해 기존 치매 진단 결과의 신뢰성과 정확성도 높였다.

이번 연구를 주도한 엑서터 대학의 앨런 튜링 펠로우(Alan Turing Fellow)인 데이비드 러웰린(David Llewellyn) 교수는 "우리는 이제 컴퓨터를 통해 2년 안에 누가 치매에 걸릴지 정확하게 예측할 수 있게 되었습니다"라며, "또한 우리의 머신러닝 접근 방식이 오진을 받았을 가능성이 있는 환자를 식별할 수 있었다는 사실을 알게 되어 매우 기쁩니다"라고 말했다.

이어 그는 "이는 임상 실무에서 추측 작업을 줄이고 진단 경로를 크게 개선하여 환자와 가족이 필요한 지원에 최대한 신속하고 정확하게 접근할 수 있도록 도울 수 있는 잠재력을 제공하는 것입니다."라고 덧붙였다.

영국 알츠하이머 연구소(Alzheimer’s ​Research UK)의 연구 책임자인 로사 산초(Rosa Sancho) 박사는 "인공지능은 치매를 일으키는 질병의 조기 발견을 개선할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있으며, 증상을 보이는 사람들이나 사랑하는 사람들의 진단 과정에 혁명을 일으킬 수 있다"고 말했다.

또한 그는 "이 AI 기법은 기존의 대안적 접근법보다 상당히 개선된 것으로, 의사들에게 삶의 방식 변화를 권장하고 지원이나 심층 평가의 혜택을 받을 수 있는 사람들을 식별할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것입니다"라고 밝혔다.

한편, 연구팀은 현재, 임상에서 이 AI 알고리즘의 실제 사용을 평가하고 치매 진단, 치료 및 치료를 개선하기 위해 롤아웃할 수 있는지 여부를 평가하기 위한 후속 연구를 진행하고 있다.

이번 연구는 '기억 클리닉 환자의 치매 진행 예측을 위한 머신러닝 알고리즘 성능(Performance of Machine Learning Algorithms for Predicting Progression to Dementia in Memory Clinic Patients-다운)'이란 제목으로 지난 16일 JAMA Network Open 저널에 게재됐다.(아래 논문 첨부)