치매 발병 시기, AI가 예측하는 시대 온다

서상원 뷰브레인 대표, '제2회 스마트헬스케어연구소 국제심포지엄' 발표

서상원 뷰브레인 대표가 9일 서울 삼성서울병원 일원캠퍼스에서 열린 '제2회 스마트헬스케어연구소 국제심포지엄'에서 발표하고 있다. 영상캡처

간편하면서도 적은 비용으로 치매를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 정밀해지고 있다.

기존 예측법은 양전자 방출 컴퓨터 단층촬영(PET-CT)와 같은 고가의 기기를 사용하며 뇌척수액을 검사하는 침습적 시술이 필요해 환자 부담이 컸다. 하지만 치매가 발생하기 전후 뇌의 변화를 예측하는 AI기술은 환자 편의성을 높일 뿐만 아니라 향후 치료제나 치료법 개발에도 도움이 될 것으로 전망된다.

AI기반 치매예측 서비스를 개발하는 뷰브레인의 서상원 대표(삼성서울병원 신경과 교수)는 9일 서울 삼성서울병원 일원캠퍼스에서 열린 '제2회 스마트헬스케어연구소 국제심포지엄'에서 치매 예측 관련 기술의 현황을 소개했다.

뷰브레인이 개발한 치매예측 AI는 발병을 예측하기 위해 치매 환자의 뇌를 찍은 방대한 양의 자기공명영상(MRI)과 컴퓨터단층촬영(CT) 영상을 학습했다. 학습 과정에서는 연령과 나이, 성별에 따라 치매가 발생하는 환자의 뇌에서 발생하는 변화를 확인했다. 치매가 발생하기 전후 뇌의 변화가 어떻게 진전되는지 분석해 발병 시기를 예상하는 방식이다.

구체적으로 치매 발병과 연관된 아밀로이드베타 단백질과 타우단백질의 축적에 주목한다. 이들 단백질은 치매를 일으키는 가장 흔한 퇴행성 뇌질환인 알츠하이머의 원인이나 증상으로 꼽힌다. 알츠하이머 환자에게선 공통적으로 아밀로이드베타 단백질이 사슬 모양으로 엮이는 올리모머화가 관찰된다. 또 건강한 뉴런활동을 돕는 타우단백질이 잘못된 모양으로 쌓여 축적되는 현상이 나타난다.

뷰브레인의 치매예측 AI는 MRI와 CT영상을 통해 두 단백질의 축적과 잘못된 얽힘을 예측한다. 비정상적인 단백질 활동을 예상해 조기에 치매를 진단하는 것이다.

이렇게 만들어진 AI는 정확도도 높았다. 실험 결과 곡선하면적(AUC) 기준 0.86의 정확도로 타우단백질 축적을 예측했다. 곡선하면적은 그래프의 곡선과 가로축에 둘러싸인 면적을 의미하며 의학연구에서 시간경과에 따른 효과를 확인할 때 사용된다. 1에 가까울수록 정확도가 우수하다.

치매환자에게서 발견되는 뇌위축 현상도 예측에 활용될 예정이다. 뇌의 영역을 6개로 나눈 뒤 치매환자와 정상인의 대뇌 피질두께를 정량화해 AI에게 기계학습을 시킬 계획이다. 현재 뇌가 위축된 정도와 앞으로 위축이 얼마나 진행될지 예상해 치매위험을 경고할 수 있다는 설명이다. 서 대표는 "AI를 활용한 간편한 치매예측 기술은 더 정교해질 것"이라고 말했다.

한편 치매치료에서는 디지털 기기 활용이 활발해지는 모습이다. 최근 개발된 모바일 앱(APP) 기반 인지기능 향상 프로그램은 무작위 대조 임상시험 결과 높은 치료효과를 보였다. 387명의 노인을 대상으로 진행된 임상시험에선 앱을 통해 매일 30분 분량의 과제를 해결도록 했다. 12개월 뒤 기억력과 언어영역 향상에서 유의미한 수치가 확인됐다.

서 대표는 “핸드폰 앱을 사용하기 때문에 간편하면서도 효과가 나타났다”면서 “치매치료에서 디지털치료제 도입이 더욱 활발해질 것”이라고 전망했다. 

[박정연 기자 hesse@donga.com]