영국 임페리얼칼리지런던 연구팀에 의하면 뇌 영상만으로 알츠하이머병을 10~12시간 안에 정확하게 진단할 수 있게 됐다. 간단한 뇌 스캔을 통해 초기 치매를 98%의 정확도로 식별할 수 있는 알고리즘을 개발한 것.
기존에는 다양한 검사와 이를 분석하는데 상당한 시간이 걸렸지만 새로운 시스템은 대부분의 병원에서 흔히 볼 수 있는 MRI 기계로 촬영한 뇌 영상만으로 진단이 가능하다.
연구팀은 암 종양 분류에 사용하기 위해 개발된 알고리즘을 뇌에 적용했다. 뇌를 115개 영역으로 나누고 각 영역에서 크기 모양 질감 등 660개의 특징을 관찰했다. 이어 연구팀은 이러한 특징의 변화로 알츠하이머 병이 있는 정확하게 예측할 수 있도록 알고리즘을 개발했다.
연구팀은 ‘알츠하이머병 신경영상 이니셔티브’의 데이터를 사용하여 초기와 말기 알츠하이머 환자, 건강한 대조군, 전두엽 치매와 파킨슨병을 포함한 다른 신경학적 질환을 가진 환자 등 400명 이상을 대상으로 뇌 스캔 접근 방식을 테스트했다. 아울러 임페리얼 칼리지 병원에서 알츠하이머 진단 테스트를 받는 80여명 환자의 데이터도 활용했다.
그 결과 MRI 기반 머신러닝 시스템만으로 환자가 알츠하이머 병에 걸렸는지 98%의 정확도로 예측할 수 있다는 것을 발견했다. 또한 초기와 말기 알츠하이머 병도 79%의 정확도로 구별할 수 있었다.
연구를 이끈 임페리얼칼리지 외과와 암 학과의 에릭 아보아게 교수는 “간단하면서 널리 이용 가능한 방법으로 이만큼 정확하게 알츠하이머병을 예측한 방법은 지금까지 없었던 만큼 우리의 연구는 중요한 진전”이라고 말했다.
알츠하이머를 앓는 환자 중 많은 사람들은 다른 신경학적 조건도 가지고 있다. 하지만 연구팀에 의하면 새로운 시스템은 이러한 그룹 안에서도 알츠하이머를 앓는 환자들과 그렇지 않은 사람들을 식별할 수 있다.
아보아게 교수는 “진단을 기다리는 것은 환자와 가족들에게 힘든 경험”이라면서 “기다려야 하는 시간을 줄이고, 진단을 보다 간단한 과정으로 만들고, 불확실성의 일부를 줄일 수 있다면 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
연구는 《커뮤니케이션스 메디신》에 실렸다. 원제는 ‘A predictive model using the mesoscopic architecture of the living brain to detect Alzheimer’s disease’.
