한국인 첫 치매 예측 모델 나왔다… AI 예측 정확도 최대 88%

AI이미지. 서울신문 DB

질병관리청 국립보건연구원이 한국인에게 특화된 치매 위험 예측 모델을 처음으로 개발했다. 기존 연구 대부분이 유럽인 데이터를 기반으로 해 한국인에게 그대로 적용하기 어려웠던 한계를 보완한 것이다.

5일 질병관리청에 따르면 국립보건연구원은 한국인 치매 코호트인 ‘만성뇌혈관질환 바이오뱅크 컨소시엄’ 참여자 674명(정상 81명·경도인지장애 389명·치매 204명)의 임상 및 유전체 정보를 활용해 6종의 인공지능 알고리즘을 비교·분석했다. 이를 통해 한국인에게 적합한 치매 예측 모델을 개발하고, 어떤 유전자가 치매 위험과 관련이 있는지 확인했다.

분석 결과 여러 유전자 중 APOE, PVRL2, TOMM40 등이 한국인의 치매 위험을 예측하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 개발된 모델의 예측 정확도(AUC)는 최대 0.88(88%)로 국제적으로도 높은 수준이다.

국립보건연구원 김상철 헬스케어인공지능연구과장은 “2년 후 실제 치매로 진행된 사례와 비교한 결과, 일부 인공지능 모델은 최대 100%까지 정확하게 맞춘 사례도 있었다”며 “인공지능 기반 예측 모델의 임상적 활용 가능성이 확인됐다”고 설명했다.

알츠하이머병은 대표적인 퇴행성 뇌 질환으로, 한 번 진행되면 되돌리기 어렵다. 특히 알츠하이머병의 전 단계인 ‘경도인지장애’ 환자 중 약 10~15%는 매년 치매로 진행하기 때문에, 누가 치매로 악화할 가능성이 큰지 조기에 찾아내는 것이 치료와 관리의 핵심으로 꼽힌다.

임승관 질병관리청장은 “이번 연구는 한국인 데이터를 기반으로 치매를 조기에 예측할 가능성을 확인했다”며 “앞으로 유전체와 뇌 영상 자료를 함께 활용한 인공지능 조기진단 플랫폼을 구축해 국가 치매 예방·관리 정책에 활용하겠다”고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘알츠하이머병 연구 및 치료’(Alzheimer‘s Research & therapy) 11월호에 게재됐다.

이현정 기자

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