국립보건연구원, 674명 대상 연구
치매 진행 예측 정확도 최대 0.88
"인공지능 조기진단 플랫폼 구축"
전 세계적으로 퇴행성 뇌질환 조기 진단에 대한 연구가 활발한 가운데, 한국인 유전자 특성을 반영한 치매 예측 모델이 개발됐다.
질병관리청은 국립보건연구원이 '한국인 맞춤형 치매 예측 인공지능 모델'을 개발했다고 5일 밝혔다. 퇴행성 뇌질환인 알츠하이머병은 조기 발견·치료가 중요하지만, 그동안 주로 사용돼 온 예측 모델은 유럽인 데이터 기반으로 만들어져 한국인에 대해선 예측 정확도가 떨어진다는 한계가 있었다.
연구원은 정상 81명, 경도인지장애 389명, 치매 환자 204명 등 총 674명의 유전체정보와 임상결과를 2년간 추적 관찰해 6개의 예측 알고리즘을 만들었다. 연구 결과 기존 유럽인 기반 모델에서 주로 사용돼온 유전자 APOE 외에도 PVRL2, TOMM40 등이 한국인의 치매 위험을 예측하는 데 중요한 역할을 한 사실이 확인됐다.
치매 진행 예측 정확도 최대 0.88
"인공지능 조기진단 플랫폼 구축"
병원에서 간병인에게 식사를 받는 노인. 게티이미지뱅크 |
전 세계적으로 퇴행성 뇌질환 조기 진단에 대한 연구가 활발한 가운데, 한국인 유전자 특성을 반영한 치매 예측 모델이 개발됐다.
질병관리청은 국립보건연구원이 '한국인 맞춤형 치매 예측 인공지능 모델'을 개발했다고 5일 밝혔다. 퇴행성 뇌질환인 알츠하이머병은 조기 발견·치료가 중요하지만, 그동안 주로 사용돼 온 예측 모델은 유럽인 데이터 기반으로 만들어져 한국인에 대해선 예측 정확도가 떨어진다는 한계가 있었다.
한국인 맞춤형 치매 예측 인공지능 모델. 질병청 |
연구원은 정상 81명, 경도인지장애 389명, 치매 환자 204명 등 총 674명의 유전체정보와 임상결과를 2년간 추적 관찰해 6개의 예측 알고리즘을 만들었다. 연구 결과 기존 유럽인 기반 모델에서 주로 사용돼온 유전자 APOE 외에도 PVRL2, TOMM40 등이 한국인의 치매 위험을 예측하는 데 중요한 역할을 한 사실이 확인됐다.
이를 토대로 한 모델의 예측 정확도는 최대 0.88로 나타났다. 예측 정확도는 1에 가까울수록 유의미한데, 기존 예측 모델을 한국인에 적용할 경우는 0.8 수준이었다. 이번 연구 내용은 국제학술지 '알츠하이머병 연구 및 치료'(Alzheimer's Research & therapy)에도 게재됐다.
질병청은 이번 연구결과가 국민들의 치매에 기여하는 동시에, 국가 단위 인공지능치매예측 플랫폼 구축 토대가 될 것으로 기대했다. 임승관 질병청장은 "이번 연구는 한국인 유전체 데이터를 활용한 맞춤형 치매 예측의 가능성을 보여준 의미 있는 성과"라며 "유전체·뇌영상 등의 데이터를 통합한 인공지능 기반 조기진단 플랫폼을 구축해나가겠다"고 말했다.
원다라 기자 dara@hankookilbo.com
