[빅테크칼럼] AI 모델, 뇌 스캔으로 93% 정확도로 알츠하이머 예측…뇌 MRI 95개 영역 ‘볼륨지도’ 개발

[뉴스스페이스=이현주 기자] 우스터 폴리테크닉 인스티튜트(WPI) 연구진이 뇌 MRI 스캔분석을 통해 95개 뇌 영역의 부피(볼륨) 패턴만으로 알츠하이머 발병 여부를 92.87% 정확도로 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다. 이는 가장 흔한 형태의 치매에 대한 조기 진단과 치료의 길을 열 수 있는 새로운 발견이다. Neuroscience 저널에 게재된 이 연구는 단순 진단 보조를 넘어, 나이·성별별로 다른 ‘뇌 위축 서명(brain atrophy signature)’까지 추출했다는 점에서 차세대 정밀 치매의학의 신호탄으로 평가할 수 있다. thebrighterside, independent, medicalxpress에 따르면, WPI 생물학 및 생명공학과의 조교수인 Benjamin Nephew가 이끄는 연구팀은 박사과정 학생인 Senbao Lu, Bhaavin Jogeshwar와 함께 머신러닝을 활용해 알츠하이머병 신경영상 이니셔티브(Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative)의 MRI 스캔 815개를 분석했다. 이는 69세에서 84세 사이의 뇌 스캔을 포함하는 다기관 프로젝트다. 스캔 이미지에는 정상적인 정신 기능을 가진 뇌, 경도 인지 장애가 있는 뇌, 그리고 알츠하이머병을 앓고 있는 뇌가 포함되어 있었다. 연구진은 전체 MRI 이미지를 처리하는 대신, 95개 뇌 영역의 부피를 측정하고 알고리즘을 배치하여 건강한 뇌와 인지 저하 징후를 보이는 뇌 사이의 차이를 감지했다. 분석 결과, 해마, 편도체, 내후각피질의 부피 감소가 모든 연령 및 성별 범주에서 알츠하이머병의 최상위 예측 인자로 확인됐다. Nephew는 성명을 통해 "알츠하이머병의 조기 진단은 증상이 정상적인 노화 과정과 혼동될 수 있어 어려울 수 있다"라며 "그러나 우리는 머신러닝 기술이 스캔에서 얻은 대량의 데이터를 분석해 미세한 변화를 식별하고 알츠하이머병 및 관련 인지 상태를 정확하게 예측할 수 있음을 발견했다"고 강조했다. 또 연구 결과, 알츠하이머병과 관련된 뇌 위축이 성별에 따라 다르게 나타나는 것으로 밝혀졌다. 여성의 경우 언어 및 시각 인지와 관련된 영역인 좌측 중측두피질에서 뇌 용적 감소가 집중적으로 나타났다. 남성의 경우 주로 우측 내후각피질에서 위축이 나타났다. 연구진은 여성의 에스트로겐 감소와 남성의 테스토스테론 감소를 포함한 호르몬 변화가 이러한 차이에 기여할 수 있다고 보고 있다. ​ 연구 대상 중 가장 젊은 연령층인 69세에서 76세 사이의 남성과 여성 모두에서 우측 해마의 용적 감소가 나타났으며, 이는 조기 진단을 위한 중요한 지표가 될 수 있음을 시사한다. 알츠하이머 협회에 따르면, 65세 이상 미국인 약 720만명이 알츠하이머병을 앓고 있는 것으로 추정된다. WPI 연구팀은 현재 딥러닝 모델을 평가하고 당뇨병과 같은 추가 위험 요인을 조사하여 연구 결과를 발전시키고 있다. WPI 연구팀 Nephew 교수는 "이 연구의 핵심 과제는 건강한 뇌와 경도인지장애 또는 알츠하이머병 환자의 뇌 사이의 차이를 포착하는 일반화 가능한 머신러닝 모델을 구축하는 것"이라며 "일반화 가능한 모델이란 우리가 발견한 바이오마커가 이 데이터셋에만 국한되지 않고 모든 환자에게 보편적으로 적용될 수 있다는 것을 의미한다"고 설명했다.