[헬스S] 노인성 잠꼬대? '뇌파'로 치매·파킨슨병 예측

국내 연구진, 렘수면행동장애 환자 뇌파 활용
뇌파 기반 머신러닝 모델 설계
"발병 시기·유형 예측 정확도 우수"

국내 연구진이 뇌파를 통해 치매와 파킨슨병을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하면서 질병의 발병 시기와 유형을 예측할 수 있게 됐다. 사진은 기사와 직접적인 관련 없음. /사진=이미지투데이

렘수면행동장애 치료의 난제로 여겨졌던 신경퇴행성질환 발병을 예측할 실마리가 제시됐다. 국내 연구진이 렘수면행동장애 환자의 뇌파를 이용해 치매와 파킨슨병을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하면서다.

정기영·김한준 서울대병원 신경과 교수·변정익 강동경희대병원 교수 공동연구팀은 렘수면행동장애 환자의 뇌파를 활용해 신경퇴행성질환 발병 시기와 유형을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다고 10일 발표했다.

노인성 잠꼬대로도 불리는 렘수면행동장애는 꿈속의 행동이 현실로 표출되면서 자는 동안 소리를 지르거나 몸부림치는 행동이 나타나는 수면장애다. 매년 렘수면행동장애 환자의 6%는 치매·파킨슨병 등 신경퇴행성질환으로 진행된다고 알려져 언제, 어떤 유형으로 발병할지 예측하기 어려웠다.

연구팀은 서울대병원에서 수면다원검사를 받은 렘수면장애 환자 233명을 최대 9년간 추적 관찰해 신경퇴행성질환 발병군과 미발병군으로 구분하고 이들의 뇌파 특성을 비교분석했다.

이후 신경퇴행성질환 발병과 연관된 뇌파를 사용해 첫 신경퇴행성질환 발병까지 걸린 시간을 예측하는 머신러닝 모델을 설계했다. 테스트 결과 예측 성능을 나타내는 IBS(낮을수록 우수)와 C-index(높을수록 우수) 수치는 각각 0.113, 0.721로 우수했다.

추가로 연구팀은 발병군의 뇌파만 분석해 렘수면행동장애가 치매(인지기능 이상) 또는 파킨슨병(운동기능 이상) 중 어느 유형으로 진행할지 분류하는 머신러닝 모델도 설계했다. 그 결과 예측 성능을 나타내는 AUROC(곡선아래면적) 수치는 0.901로 우수한 것으로 나타났다.

이 연구 결과는 대규모 코호트에서 뇌파를 활용해 예측하기 어려웠던 렘수면행동장애 환자의 예후를 일찍이 파악할 수 있다는 가능성을 제시해 의미가 크다고 연구팀은 강조했다.

정 교수는 "이번 연구에서 인공지능 기술 기반으로 개발된 신경퇴행성질환 예측 모델을 활용하면 의료진은 렘수면행동장애 환자 중 치료가 필요한 대상을 조기 선별하고, 환자는 맞춤형 진료를 받을 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

김선 기자 sun24@mt.co.kr