한국인 첫 치매 예측 모델 나왔다… AI 예측 정확도 최대 88%

질병관리청 국립보건연구원
한국인 특화 치매 예측모델 개발
누가 치매로 악화할지 미리 찾아낸다

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