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| ▲ 치매의 최종 발병을 예측할 수 있는 새로운 기계 학습 모델을 개발했다는 연구 결과가 나왔다. (사진=DB) |
[mdtoday=조민규 기자] 치매의 최종 발병을 예측할 수 있는 새로운 기계 학습 모델을 개발됐다.
새로운 기계 학습 모델을 통해 80% 이상의 정확도로 최대 9년 일찍 치매 발병을 예측할 수 있다는 연구 결과가 ‘네이처(Nature Mental Health)’에 실렸다.
치매는 인지 기능 저하를 동반한 퇴행성 뇌질환으로 기억 소실을 주된 증상으로 한다. 이 중 알츠하이머병은 치매의 가장 흔한 유형 중 하나로 비정상 단백의 축적이 발병 원인으로 지목되나 명확한 기전과 치료법은 밝혀진 바 없다.
전문가들은 치매에 대한 접근법에 있어 조기 진단을 통해 질병의 진행을 늦추는 것이 중요하다고 강조한다.
연구진은 기능적 자기공명영상(fMRI) 스캔 1111개를 활용해 기계 학습 모델을 만들었다. 이 모델은 뇌의 기본 모드 네트워크(default mode network, DMN)의 변화를 식별한다.
DMN은 사람이 아무것도 하지 않고 fMRI 스캐너에 누워 있을 때 활성화된다고 연구진은 설명한다. DMN은 공상과 성찰에 있어 중요한 역할을 하며 특히 휴식을 취하거나 자기 비판적 사고에 몰두할 때 더욱 활성화된다고 알려져 있다.
연구진은 스캔 당시 치매 진단을 받지 않았지만 81명에서 이후 9년 동안 치매 증상이 나타났으며 나머지 1030명의 참가자는 대조군으로 사용됐다고 밝혔다.
연구진은 DMN 내 10개 주요 영역 간의 연결 유지 정도를 추적했으며 이를 통해 2년 이내에 치매를 정확하게 예측할 수 있었다고 보고했다.
다만, 연구진은 DMN 연결에 대한 정의가 연구마다 다르고 참가자의 대부분이 백인이었으며 인구집단의 평균보다 더 부유하고 높은 사회적, 경제적 지위를 갖고 있었다며 연구 결과의 일반화에는 한계가 있다고 덧붙였다.
메디컬투데이 조민규 의학전문기자(awe0906@mdtoday.co.kr)
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