뇌 자기공명영상(MRI)의 질감 분석을 통해 알츠하이머병을 조기에 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅 교수팀(서울대학교 뇌인지과학과 이수빈 연구원, 아산병원 헬스이노베이션 빅데이터센터 이현나 연구원)은 경도인지장애에서 알츠하이머병으로 발전할 때 뇌신경세포에 생기는 변화를 토대로 질환을 예측하는 새로운 지표를 개발했다고 1일 밝혔다.
보통 알츠하이머병을 진단하려면 뇌 MRI 영상 검사에서 위축 소견이 있는지를 관찰한다. 병이 진행되면 뇌 용적이 줄어들고, 대뇌피질 두께가 얇아지는데 이런 이상 소견이 있는지 관찰하는 것이다. 하지만 이런 뇌의 구조적 변화는 이미 치매 증상이 발현된 후 뚜렷해지기 때문에 조기 진단을 위한 바이오마커로서는 한계가 있었다.
연구팀은 MRI에서 관찰되는 영상신호 강도의 공간적 분포도를 `질감`(texture)이라는 지표로 산출하고, 뇌 용적 변화보다 알츠하이머병을 더 조기에 감별할 수 있을지 살펴봤다. 또 알츠하이머병 초기 단계부터 변화를 보이는 뇌의 해마, 설전부, 후측 대상피질로부터 부위별 질감 수치를 추출해 이를 아우르는 `복합 질감 지표`를 새로 만들었다.
이어 해당 지표의 알츠하이머병 예측력을 검증하기 위해 곡선하면적(AUC) 수치를 사용해 각 지표의 알츠하이머병 예측력을 비교 분석했다. 곡선하면적은 정확도를 판별할 때 가장 흔하게 사용하는 지표로 1에 가까울수록 진단 정확도가 높다는 것을 의미한다.
연구 대상자는 미국 뇌영상 임상자료 데이터를 토대로 3년간 경도인지장애 상태를 유지한 환자 113명, 평가 1∼3년 후 알츠하이머병으로 전환한 초기 경도인지장애 환자 40명, 평가 1년 이내에 알츠하이머병으로 전환한 말기 경도인지장애 환자 41명으로 구성했다.
분석 결과 복합 질감 지표는 그간 알츠하이머병의 대표적 뇌영상 지표로 이용됐던 해마 용적보다 더 정확하고 빠르게 알츠하이머병 발병을 예측하는 것으로 나타났다.
3년간 경도인지장애 상태를 유지한 환자와 초기 경도 인지 장애 환자의 데이터를 통해 각 지표의 예측 정확도를 분석했을 때, 복합 질감 지표의 곡선하면적(AUC)은 0.817로, 해마 용적 지표(0.726)보다 우수한 예측력을 보였다.
김 교수는 "이 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 인공지능에 뇌의 용적, 모양, 피질 두께와 함께 질감 정보까지 심화 학습시켜 알츠하이머병 조기 진단 기법이 크게 발전하게 될 것"이라고 전망했다.
이 연구 결과는 국제학술지 `정신의학과신경과학저널`(Journal of Psychiatry & Neuroscience) 최신호에 게재됐다.
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