치매 진단 9년 전에 치매를 예측할 수 있는 최초의 테스트

런던 퀸 메리 대학교 연구진은 진단 전 최대 9년까지 80% 이상의 정확도로 치매를 예측하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 새로운 방법은 치매 진단에 흔히 사용되는 두 가지 방법인 기억력 검사나 뇌 수축 측정보다 치매 예측 정확도가 더 높습니다.

찰스 마셜 교수가 이끄는 연구팀은 기능적 MRI(fMRI) 스캔을 분석하여 뇌의 디폴트 모드 네트워크(DMN)의 변화를 감지하는 예측 검사를 개발했습니다. DMN은 뇌의 여러 영역을 연결하여 특정 인지 기능을 수행하며, 알츠하이머병 의 영향을 받는 최초의 신경망입니다.

연구진은 영국 바이오뱅크(영국 내 50만 명 참가자의 유전 및 의료 정보를 담고 있는 대규모 생물의학 데이터베이스이자 연구 리소스)에서 1,100명 이상의 자원봉사자를 대상으로 fMRI 스캔을 사용하여 기본 모드 네트워크를 구성하는 10개의 뇌 영역 간의 효과적인 연결성을 평가했습니다.

연구자들은 각 환자에게 치매 확률 점수를 부여했는데, 이는 환자의 효과적인 연결 패턴이 치매를 나타내는 패턴이나 통제된 패턴과 일치하는 정도에 따라 결정되었습니다.

연구진은 이러한 예측을 영국 바이오뱅크에 저장된 각 환자의 의료 데이터와 비교했습니다. 그 결과, 이 모델은 공식 진단일로부터 최대 9년 전까지 치매 발병을 80% 이상의 정확도로 정확하게 예측했습니다. 자원봉사자들이 이후 치매를 발병한 경우에도, 이 모델은 진단을 받는 데 걸리는 시간까지 2년 이내로 예측할 수 있었습니다.

연구진은 또한 DMN의 변화가 알려진 치매 위험 요인에 의해 유발될 수 있는지 여부를 조사했습니다. 분석 결과, 알츠하이머병의 유전적 위험은 DMN의 연결성 변화와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났으며, 이는 이러한 변화가 알츠하이머병에만 특이적이라는 가설을 뒷받침합니다. 또한, 사회적 고립이 DMN의 연결성에 미치는 영향을 통해 치매 위험을 증가시킬 가능성이 있음을 발견했습니다.

퀸 메리 대학교 울프슨 인구 건강 연구소 예방신경과학 센터에서 연구팀을 이끈 찰스 마셜 교수는 "미래에 누가 치매에 걸릴지 예측하는 것은 치매 증상을 유발하는 뇌세포의 돌이킬 수 없는 손실을 예방하는 치료법 개발에 필수적"이라고 말했습니다. 알츠하이머병을 유발할 수 있는 뇌 단백질을 식별하는 능력이 점차 향상되고 있지만, 많은 사람들이 치매 증상이 나타나지 않고 수십 년 동안 이러한 단백질을 뇌에 가지고 살아갑니다.

"우리가 개발한 뇌 기능 측정법을 통해 누군가가 실제로 치매에 걸릴지 여부와 언제 걸릴지에 대해 훨씬 더 정확하게 알아낼 수 있기를 바랍니다. 그러면 그들이 향후 치료를 통해 이익을 얻을 수 있는지 여부를 판단할 수 있을 것입니다."

이 연구의 주저자이자 울프슨 인구 건강 연구소 예방 신경 과학 센터의 박사후 연구원인 사무엘 에레이라는 다음과 같이 덧붙였습니다. "대규모 데이터 세트를 이용한 이러한 분석 방법을 통해 치매 위험이 높은 사람을 식별할 수 있으며, 이러한 사람들을 고위험군으로 몰아넣은 환경 요인도 파악할 수 있습니다.

"이러한 방법을 다양한 신경망과 집단에 적용하면 치매를 비롯한 다른 신경퇴행성 질환에서 환경, 신경생물학, 질병 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있는 엄청난 잠재력이 있습니다. fMRI는 비침습적 의료 영상 기술로, MRI 스캐너에서 필요한 데이터를 수집하는 데 약 6분이 소요되므로 기존 진단 경로에 통합할 수 있으며, 특히 MRI가 이미 사용되고 있는 경우 더욱 그렇습니다."

신경 질환 조기 진단을 위한 뇌 영상 기술 개발을 위해 주요 연구 그룹들과 협력하는 AI 기업 AINOSTICS의 CEO인 호자트 아자드바흐트는 다음과 같이 말했습니다. "이번에 개발된 접근법은 치매에 대한 비침습적 바이오마커를 제공함으로써 임상적 공백을 메울 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 퀸 메리 대학교 연구팀이 발표한 연구에 따르면, 임상 진단을 받기 최대 9년 전까지 알츠하이머병이 발병한 사람들을 식별할 수 있었습니다. 새로운 질병 조절 기술은 이러한 증상 발현 전 단계에서 환자에게 가장 큰 이점을 제공할 수 있습니다."