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알츠하이머 치매, AI로 조기 진단한다

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2018년 11월 07일 00:00 프린트하기

FDG-PET 촬영 영상의 예. A는 76세 알츠하이머 치매를 앓고 있는 남성환자이고 B는 83세의 경도인지장애(MCI) 여성환자, C는 정상인 80세 남성 환자다. 알츠하이머 치매를 앓고 있는 환자의 뇌가 회질이 적지만, 이 차이를 눈으로 확인하기란 어렵다. -사진 제공 미국방사선학회
FDG-PET 촬영 영상의 예. A는 76세 알츠하이머 치매를 앓고 있는 남성환자이고 B는 83세의 경도인지장애(MCI) 여성환자, C는 정상인 80세 남성 환자다. 알츠하이머 치매를 앓고 있는 환자의 뇌가 회질이 적지만, 이 차이를 눈으로 확인하기란 어렵다. -사진 제공 미국방사선학회

알츠하이머 치매는 현재 기술로 치료가 불가능하지만, 조기에 진단을 받아 진행을 더디게 해 삶의 질을 개선하는 방안이 대안으로 널리 연구되고 있다. 이 때 필수인 조기 진단에 유용한 의료 영상 인공지능(AI) 기술을 재미 한국과학자가 개발했다.


손재호 미국 샌프란시스코 캘리포니아대 의대 방사선및의료영상과 연구원과 서영호 교수팀은 뇌 내부를 촬영할 수 있는 영상 장비인 양전자방출단층촬영(PET) 기술에 AI를 도입해 사람보다 높은 정확도로 알츠하이머 치매를 조기 예측할 수 있는 기술을 개발해 방사선학 분야 국제학술지 ‘방사선의학’ 6일자에 발표했다.


손 연구원팀은 알츠하이머 치매에 걸린 뇌에서 포도당 섭취량이 달라지는 특성을 조기 진단에 이용하기로 했다. 하지만 PET 등 영상장비를 이용해 뇌를 촬영해 포도당 섭취량의 변화를 보려 해도 차이가 너무 작고 흐릿해 진단 도구로 이용하는 데 제약이 많았다.


연구팀은 방사선을 방출하도록 한 포도당(FDG)을 혈액에 주입한 뒤, 뇌를 FDG-PET라는 특수한 PET로 촬영한 영상을 수집했다. 치료 및 예방을 위해 미국이 구축한 알츠하이머 치매 환자의 뇌 영상 데이터베이스인 알츠하이머 병 뇌영상 이니셔티브(ADNI)의 데이터에 접속해 1002명의 환자로부터 얻은 2100개의 FDG-PET 영상을 모은 뒤, 이 가운데 90%의 자료를 이용해 인공지능을 학습시켰다. 


연구팀은 이 AI를 두 단계로 시험했다. 먼저 ADNI의 데이터 중 AI 학습에 이용하지 않은 나머지 10%의 자료를 이용해 AI가 알츠하이머 치매로 발전할 뇌를 제대로 구분하는지 확인했다. 이어, 새로 진단한 40명의 환자 영상을 추가로 확보해 정말로 치매를 조기에 진단할 수 있는지 점검했다.


그 결과 AI가 40명의 환자 중 알츠하이머성 치매로 발전할 환자를 100% 정확히 예측하는 데 성공했다. 예측에 성공한 평균 시점은 최종 진단 6년 전이었다. 손 연구원은 “아직은 시험 규모가 작아 더 큰 시험이 이뤄져야 하지만, 알츠하이머 치매로 발전할 모든 환자를 예측한 것은 고무적인 일”이라고 말했다. 그는 “모든 증세가 나타난 뒤에 알츠하이머 치매를 진단하면 뇌의 손실이 너무 커서 중재가 불가능하다”며 “새 기술로 조기에 진단해 병의 진전을 츶출 방법을 찾을 기회가 열렸다”고 말했다.


서영호 교수는 “알츠하이머 치매와 관련이 깊은 베타 아밀로이드나 타우 등 뇌 속에 쌓이는 노폐물 단백질을 찾는 딥러닝 알고리즘도 연구할 계획”이라고 말했다.
 

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