인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 통해 치매를 미리 발견하는 것이 가능해졌다. 

아주대병원 정신건강의학과 홍창형·손상준·노현웅 교수팀과 미국 피츠버그 의과대학 Howard Aizenstein 교수(Helmet Karim 교수)팀이 주도하고 삼성서울병원, 인하대병원, 부산대병원, 전남대병원이 참여한 공동연구팀은 실제 나이보다 ‘늙은 뇌’를 찾아 치매를 예측할 수 있다고 밝혔다.

연구팀은 한국인체자원은행사업 ‘만성뇌혈관질환 바이오뱅크’를 통해 얻은 우리나라 650명의 뇌 MRI(자기공명영상) 데이터를 인공지능으로 분석하여 뇌 나이를 예측했다. 

현재 치매의 조기 발견을 위한 방법은 인지 저하 예측 설문 검사와 MRI 측두엽 시각 측정법으로 각각 22%, 57%이다. 이에 비해 인공지능이 분석한 ‘늙은 뇌’의 경우 2년 후 치매가 발생할 확률이 그렇지 않은 뇌에 비해 약 150% 높게 나타났다.

또 예측 나이가 더 높은 경우, 치매 원인 중 약 70%를 차지하는 알츠하이머 치매의 병리 소견인 아밀로이드 양성이 나올 확률도 약 25% 더 높았다. 연구팀은 뇌 영상 분석을 통해 얻은 인공지능 예측 뇌 나이와 실제 나이의 차이가 큰 경우 향후 치매 발생 가능성이 높다는 것을 확인했다. 

이번에 사용한 인공지능 모델은 손상준 교수와 Aizenstein·Karim 교수(Geriatric Psychiatry Neuroimage Lab)가 공동연구를 통해 개발한 것으로, 치매가 아닌 사람의 뇌 MRI 데이터를 기반으로 뇌의 부위별 부피 변화 패턴을 통한 나이 예측에 대한 학습 결과를 사용했다.

연구팀은 “이 인공지능 모델에서 실제보다 나이가 많게 예측될 경우, 즉 아직 치매가 아니더라도 이미 퇴행성 뇌 질환의 부피 변화 패턴을 보일 경우 향후 치매로 진행될 가능성이 높다”라고 전했다.  

전 세계적으로 고령화로 인한 노인 치매가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있으나, 현재는 치매 발병 이전에 위험요인인 신체질환·생활 습관 교정, 인지 저하 시 조기에 약물치료 등으로 치매 선별 검사들을 시행하고 있다. 이러한 검사들은 치매 관련 다양한 사회인구학적 요인, 치매를 일으키는 복합적인 요인을 선별하는 데 한계가 있어 새로운 예측 도구의 개발이 필요했다. 

손상준 교수는 ”이번 연구는 인공지능을 통한 뇌 영상 분석을 통해 치매 진행의 조기 예측 가능성을 확인했다는 데 의의가 있다“라며 “초고령화 사회와 함께 치매 환자의 급증이 예상되고 있는 가운데 치매를 조기에 발견하는 새로운 장을 여는 데 도움이 되길 바란다“라고 첨언했다.