김기웅 교수.
김기웅 교수.

[라포르시안] 뇌 자기공명영상(MRI)의 질감 분석을 통해 알츠하이머병을 조기에 예측할 수 있다는 연구결과가 발표됐다.

분당서울대병원은 정신건강의학과 김기웅 교수팀(서울대학교 뇌인지과학과 이수빈 연구원, 아산병원 헬스이노베이션 빅데이터센터 이현나 연구원)이 MRI 영상신호 강도의 공간적 분포 변화에서 추출한 ‘복합 질감 지표’를 이용했을 때 경도인지장애에서 알츠하이머병으로 전환되는 환자를 가장 정확하게 예측할 수 있는 것으로 확인했다고 1일 밝혔다.

알츠하이머병은 아직까지 완치할 수 있는 치료법이 없어 조기 진단이 매우 중요하다. 특히 경도 인지장애 환자들 중에서 실제 알츠하이머병을 앓게 될 환자들을 미리 예측할 수 있다면 적기에 치료를 시작해 치매를 예방하는 효과를 기대할 수 있다.

알츠하이머병의 진단을 위해서는 뇌 MRI 영상검사 상 위축 소견이 있는지 관찰한다. 알츠하이머병의 경과에 따라 뇌 용적이 줄어들고, 모양이 변형되며 대뇌피질 두께가 얇아지기 때문에 MRI 상에서도 이상 소견이 발견되는 것이다. 하지만 이러한 뇌의 구조적 변화는 이미 치매 증상이 발현된 후에 뚜렷해지기 때문에 조기 진단을 위한 바이오마커로서는 한계가 있다.

김기웅 교수팀은 MRI에서 관찰되는 영상신호 강도의 공간적 분포도가 뇌 용적, 모양, 두께의 변형보다 신경세포의 소실 및 변화를 조기에 반영할 것이라는 가정 하에, 이 공간적 분포를 ‘질감 (texture)’이라는 지표로 산출하고, 용적 변화에 비해 알츠하이머병을 더 조기에 감별할 수 있을지 살펴봤다. 특히 알츠하이머병 초기 단계부터 변화를 보이는 뇌의 해마, 설전부, 후측 대상피질로부터 부위별 질감 수치를 추출해 이를 아우르는 ‘복합 질감 지표’를 새롭게 개발했다.

해당 지표의 알츠하이머병 예측력을 검증하기 위해 연구팀은 ‘알츠하이머병 신경영상 이니셔티브 2(ADNI2)’의 데이터베이스를 이용해 비질환자 121명, 알츠하이머병 환자 145명으로 구성된 학습용 데이터셋과 3년간 경도인지장애 상태를 유지한 환자 113명, 기저 평가 1-3년 후 알츠하이머병으로 전환한 초기 경도인지장애 환자 40명, 평가 1년 이내에 알츠하이머병으로 전환한 말기 경도인지장애 환자 41명으로 구성된 검증용 데이터셋을 만들고 알츠하이머병 예측력을 비교 분석했다.

분석 결과 복합 질감 지표는 그간 알츠하이머병의 대표적 뇌영상 지표로 이용됐던 해마 용적에 비해 더 정확하고 빠르게 알츠하이머병 발병을 예측했다.

특히 초기 경도인지장애 단계에서 용적 변화와 비교해 예측정확도의 차이가 큰 것으로 나타났다. 연구 시작 후 3년간 경도인지장애 상태를 유지한 환자와, 1~3년 내에 알츠하이머병으로 전환한 초기 경도 인지 장애 환자의 데이터를 통해 분석했을 때, 복합 질감 지표의 선하면적(AUC)은 0.817로, 해마 용적 지표의 0.726보다 우수한 예측력을 보였다. 

김기웅 교수는 “이번 연구는 알츠하이머병을 조기에 예측할 수 있는 새로운 지표를 가장 널리 이용되고 있는 MRI 검사를 이용해 마련하고 검증했다는 점에 의의가 있다”며 “가까운 미래에는 뇌 MRI 영상 빅데이터를 기반으로 뇌의 용적, 모양, 피질 두께와 함께 질감 정보까지 심화 학습시켜 인공지능을 통한 알츠하이머병의 조기 진단 기법이 크게 발전하게 될 것”이라고 전망했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 'J Psychiatry Neurosci' 최신호에 게재됐다.

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