분당서울대병원 김기웅 교수팀, "MRI 질감 분석 통해 알츠하이머병 조기 예측"

MRI(뇌 자기공명영상)의 질감 분석으로 알츠하이머병을 사전에 예측할 수 있다는 연구결과가 발표됐다.

분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅 교수팀은 MRI 영상신호 강도의 공간적 분포 변화에서 추출한 복합 질감 지표를 이용해 경도인지장애에서 알츠하이머병으로 전환되는 환자를 가장 정확하게 예측할 수 있다는 결과를 얻었다.

김 교수팀은 MRI에서 관찰되는 영상신호 강도의 공간적 분도포가 뇌 용적, 모양, 두께의 변형보다 신경세포의 소실ㆍ변화를 조기에 반영할 것이라는 가정 아래 공간적 분포를 질감이라는 지표로 산출했다.

또 용적 변화에 비해 알츠하이머병을 조기에 감별할 수 있는지를 살펴봤다. 이 과정에서 알츠하이머병 초기 단계부터 변화를 보이는 뇌의 해마, 설전부, 후측 대상피질로부터 부위별 질감 수치를 추출해 이를 아우르는 복합 질감 지표를 새롭게 개발했다.

이와 더불어 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 이내 알츠하이머병으로 전환한 말기 경도인지장애 환자 41명으로 구성된 검증용 데이터셋을 만들었다.

그 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 내 알츠하이머병으로 전환한 초기 경도 인지 장애 환자의 데이터를 통해 분석, 복합 질감 지표의 곡선하면적(AUC)은 0.817로, 해마 용적 지표의 0.726보다 우수한 예측력을 보인 것이다.

김 교수는 “이번 연구는 알츠하이머병을 조기에 예측할 수 있는 새로운 지표를 가장 널리 이용되고 있는 MRI 검사를 이용해 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 했다.

이어 “향후 알츠하이머병 이외에 치매를 유발하는 다른 뇌 질환이나 정신장애를 진단하는데 질감 지표를 활용할 수 있을지 검증하는 연구를 계속할 예정”이라고 했다.

한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 J Psychiatry Neurosci 최신 호에 게재됐다.

성남=문민석기자