[시카고=김윤미 기자] 경도인지장애(MCI, Mild cognitive impairment) 환자에게 기존 아밀로이드 베타(Aβ) PET보다 안전하고 쉽게 치매 진행 위험을 예측할 수 있는 방법은 없을까?

이 물음에 대한 해답을 제시하는 연구 결과가 북미영상의학회(Radiological Society of North America, RSNA) 제107차 과학 총회 및 연례 학술대회(107th Scientific Assembly and Annual Meeting, 이하 'RSNA 2021')에서 발표됐다.

인공지능(AI) 의료 솔루션 개발 기업 뷰노(VUNO)에서 의학부를 담당하고 있는 홍은경 전문의는 'RSNA 2021'에서 기자와 만나 '경도인지장애에서 치매로의 전환 예측에 MRI 기반 AI 모델 도입: 알츠하이머병 조기 진단의 열쇠가 될 수 있을까?'란 제목의 연구 결과를 소개했다.

홍은경 전문의는 "흔히 치매의 전구증상으로 알고 있는 경도인지장애는 치매로 전환될 위험을 10~15% 정도 가지고 있다"며 "이런 위험을 미리 예측할 수 있다면 환자의 조기 진단은 물론이고 가족들에게 준비할 시간을 제공할 수 있으며, 사회적 타격이나 부담을 훨씬 줄여줄 수 있을 것"이라고 말했다.

현재도 알츠하이머병 원인 중 하나로 알려진 아밀로이드 베타의 축적 정도를 보여주는 '아밀로이드 PET'을 통해 치매 가능성을 예측할 수 있지만, 아밀로이드 PET은 조영제 투여가 필요해 환자에게 침습적이며 무엇보다 접근성이 떨어져 이를 개선할 수 있는 예측 도구의 필요성이 대두되고 있는 상황이다.

이에 뷰노는 알츠하이머병 진단 보조 인공지능 솔루션 '뷰노메드 딥브레인 AD™(VUNO Med®-DeepBrain AD™)'를 통해 경도인지장애에서 치매로의 전환 가능성 예측을 시험했다.

'뷰노메드 딥브레인 AD'은 알츠하이머병 환자들의 뇌 MRI 영상을 딥러닝을 통해 분석해, 그들만이 가진 영상학적 특징으로 질환 가능성을 수치화(AD probability score)해 제공한다.

뷰노는 경도인지장애 환자 284명의 뇌 MRI 영상을 분석해 이들 중 3년 내 치매로 진행한 환자(52명)와 아닌 환자에서 AD 확률 점수를 비교했다. 특히 대상 환자에는 조기 단계인 환자(144명)와 진행된 환자(140명)를 반반씩 포함해 이들간의 점수 차이도 평가할 수 있었다.

또한 뷰노는 뷰노메드 딥브레인 AD로 얻은 점수를 기존 아밀로이드 베타 PET으로 평가한 점수와 비교해 성능을 평가했다.

연구 결과, 이후 치매로 전환된 환자의 AD 확률 점수 평균값은 0.69로 나타나 그렇지 않은 환자의 0.41과 비교해 통계적으로 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 또한 경도인지장애가 조기 단계인 환자의 AD 확률 점수 평균값은 0.38로 나타나 진행된 환자의 0.60과도 확연한 차이를 보였다.

경도인지장애에서 치매로의 전화 가능성을 예측하는 데 '뷰노메드 딥브레인 AD'의 정확도 및 검정력을 나타내는 AUC는 각각 0.83과 0.77이었고, 아밀로이드 베타 PET의 경우에는 각각 0.92와 0.82로 나타났지만 둘 간의 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다.

홍은경 전문의는 "사실 아밀로이드 PET은 알츠하이머병을 진단하기보다는 오히려 경도인지장애에서 치매로의 전환을 예측하는데 가장 민감한 것으로 알려져 있다"며 "이번 연구는 MRI를 사용한 뷰노메드 딥브레인 AD가 조기 및 진행된 경도인지장애 환자 모두에서 치매 전환을 예측하는 데 아밀로이드 베타 PET에 필적할 만한 성능을 가졌다는 것을 보여준 것"이라고 강조했다.

이어 "아밀로이드 PET은 활용성이나 접근성이 떨어지고 비싸며, 조영제 투여로 침습적인데다, 방사선 노출의 단점을 가졌다. 반면 뇌 MRI는 경도인지장애가 있는 환자에게 주기적으로 찍는 검사이기 때문에 접근성도 뛰어나고 비침습적이며, 쉽고 빠르게 진행할 수 있다"며 "이번 연구 결과는 이처럼 경도인지장애 환자들이 흔하게 사용하는 뇌 MRI를 통해 치매 진단뿐만 아니라 치매로의 전환 위험을 예측할 수 있다는 것을 보여줬다는데 의의가 있다"고 덧붙였다.