인공 지능, 알츠하이머 병 진행 예측에서 임상 검사보다 우수한 성능 발휘.
케임브리지의 과학자들은 초기 치매 증상을 보이는 사람들이 안정적으로 유지될지 아니면 알츠하이머 병이 진행될지를 예측할 수 있는 인공지능(AI) 도구를 개발했습니다. 이 도구는 80%의 경우에서 정확도를 보입니다.
이 새로운 접근 방법은 비싸고 침습적인 검사에 대한 필요성을 줄여 초기 치료 결과를 개선할 수 있습니다. 생활습관 변화나 새로운 약물과 같은 조기 개입은 이 단계에서 가장 효과적입니다.
치매는 전 세계적으로 5,500만명 이상에게 영향을 미치고 매년 약 8200억 달러의 비용이 드는 중요한 건강 문제입니다. 향후 50년 동안 이 숫자는 거의 세 배 증가할 것으로 예상됩니다.
알츠하이머 병은 치매의 주요 원인으로, 60-80%의 사례를 차지합니다. 조기 발견은 효과적인 치료에 중요하지만, 현재의 방법은 종종 침습적이거나 비용이 많이 드는 검사(예: 양전자 방출 단층 촬영(PET) 스캔 또는 요추 천자)를 포함하며, 항상 이용할 수 있는 것은 아닙니다.
이러한 한계로 인해, 환자의 최대 1/3은 잘못 진단되거나 효과적인 치료를 받을 수 없을 정도로 너무 늦게 진단될 수 있습니다.
케임브리지 대학교 심리학과의 연구팀은 경미한 기억 문제를 가진 개인이 알츠하이머로 얼마나 빠르게 진행될지를 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 개발했습니다. 그들의 연구는 eClinicalMedicine 저널에 발표되었으며, 이 모델이 기존 임상 진단 도구보다 더 정확하다는 것을 보여줍니다.
연구자들은 미국 연구 집단에 속한 400명 이상의 개인으로부터 인지 검사와 뇌 위축을 보여주는 MRI 스캔을 포함한 저비용 비침습적 데이터를 사용하여 모델을 구축했습니다.
그들은 이후 600명의 미국 참가자와 영국 및 싱가포르의 기억 클리닉에서 900명의 데이터를 사용해 모델을 테스트했습니다.
알고리즘은 안정적인 경미한 인지 손상을 가진 사람과 향후 3년 이내에 알츠하이머가 발병할 사람을 구별할 수 있었습니다. 이 모델은 알츠하이머가 발병할 사람의 82%와 발병하지 않을 사람의 81%를 인지 검사와 MRI 스캔만으로 정확하게 확인했습니다.
이 알고리즘은 현재의 방법보다 약 3배 더 정확하여 오진의 가능성을 줄였습니다.
이 모델을 통해 연구자들은 알츠하이머 환자를 세 그룹으로 분류할 수 있었습니다: 증상이 안정적인 그룹(약 50%), 천천히 진행되는 그룹(약 35%), 그리고 빠르게 진행되는 그룹(남은 15%).
이러한 예측은 6년 동안의 추적 데이터를 통해 검증되었습니다. 조기 식별은 새로운 치료법을 적용하고 빠르게 진행되는 환자를 면밀히 관찰하는 데 중요합니다.
증상이 안정적인 50%의 경우, 이 모델은 그들의 문제가 불안이나 우울증과 같은 다른 원인으로 인한 것일 가능성을 제시하며, 그들은 다른 임상 경로를 따를 수 있습니다.
케임브리지 대학교의 조이 쿠르트지 교수는 “우리는 인지 검사와 MRI 스캔만을 사용하지만, 누군가가 알츠하이머로 진행될지를 더 민감하게 예측할 수 있는 도구를 개발했습니다.”라고 말했습니다.
“이것은 환자 치료를 크게 개선할 수 있으며, 누가 면밀한 모니터링이 필요한지를 보여주고 안정적인 것으로 예측된 사람들의 불안을 덜어줍니다. 또한 불필요한 검사로의 필요성을 줄입니다.”
이 알고리즘은 영국과 싱가포르의 기억 클리닉에서 약 900명의 데이터를 통해 검증되어 실제 임상 환경에서 사용될 수 있음을 보여주었습니다.
CPFT의 명예 상담 정신과 의사이자 케임브리지 대학교의 조교수인 벤 언더우드 박사는 노인들의 기억 문제에 대한 불확실성을 줄이는 것이 중요하다고 강조했습니다. 이는 걱정과 좌절을 초래할 수 있기 때문입니다.
쿠르트지 교수는 조기 식별과 개입을 통해 치매를 해결하는 데 더 나은 도구의 필요성을 강조했습니다. 연구팀은 이 모델을 다른 형태의 치매와 혈액 검사 마커와 같은 다양한 데이터 유형으로 확장할 계획입니다.
“우리의 목표는 임상의가 적절한 시간에 적절한 진단 및 치료 경로에 적합한 환자를 배정하는 데 도움이 되는 AI 도구를 확장하는 것입니다.”라고 쿠르트지 교수는 말했습니다. “이는 치매 치료를 위한 새로운 약물 발견을 가속화할 수 있습니다.”
정보 출처:
실제 임상 환경에서 조기 치매 예측을 위한 강력하고 해석 가능한 AI 기반 마커. [eClinicalMedicine (2024)]. DOI: 10.1016/j.eclinm.2024.102725
