중앙대병원-아이메디신, 공동연구결과 세계적 학술지에 발표.

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“저장장애형 경도인지장애 알츠하이머 치매 위험 높다”

중앙대병원-아이메디신, 공동연구결과 세계적 학술지에 발표

왼쪽부터 중앙대병원 신경과 윤영철 교수, 한수현 교수, 아이메디신 강승완 대표.

치매는 아니지만 기억력이나 인지기능이 감퇴된 상태인 ‘경도인지장애(MCI; Mild Cognitive Impairment)’는 기억장애 유형에 따라 ‘저장장애(EF; Encoding Failure)’와 ‘인출장애(RF; Retrieval Failure)’로 분류될 수 있다. ‘저장장애(EF)’ 유형의 경도인지장애 환자가 ‘알츠하이머병(Alzheimer’s disease)’ 치매 위험이 높을 수 있는 것으로 나타났다.

중앙대학교병원 신경과 윤영철ㆍ한수현 교수 연구팀과 인공지능(AI) 뇌파분석 전문기업인 아이메디신 연구팀은 공동연구를 통해 경도인지장애의 기억장애 유형에 따라 뇌의 구조 및 뇌파 패턴이 다름을 기능적 자기공명영상(fMRI)과 정량뇌파(QEEG; quantitative electroencephalography) 분석을 통해 입증하는데 성공했다.

공동연구팀의 이번 연구 결과는 치매 관련 세계적 학술지인 Alzheimer’s Research & Therapy 최신호 온라인판에 게재됐다(Differences between memory encoding and retrieval failure in mild cognitive impairment: results from quantitative electroencephalography and magnetic resonance volumetry, Alzheimer’s Research & Therapy volume 13, Article number: 3 (2021).

경도인지장애는 흔히 치매의 전(pre) 단계로 잘 알려져 있지만 원인과 유형에 따라 치매가 더 빨리 진행되기도 하고 혹은 저절로 회복되기도 하는 등 위험도가 서로 달라 정확한 예후 예측에 어려움이 있었다.

이 연구에 따르면 같은 경도인지장애라 하더라도 해마가 주관하는 기억회로의 기능적, 구조적 이상 여부에 따라 치매의 위험도가 다르다. 해마가 정상이어서 기억의 저장은 가능한데, 기억을 끄집어 내는 회로만 손상이 되어 기억력이 떨어지는 유형의 경도인지장애는 상대적으로 알츠하이머병 치매로 진행될 위험성이 낮은 반면 해마의 기능이 떨어져서 기억 저장 장애(EF) 유형의 경우에는 그 위험성이 높다.

이러한 유형의 경도인지장애를 유발하는 대표적인 질환이 알츠하이머병으로 알려져 있지만 해마의 구조적 변화만 가지고는 해마의 기억 저장능력의 손상 여부를 정확히 판별하기가 어렵다.

그런데 윤영철ㆍ한수현 교수와 아이메디신 공동연구팀은 이번 연구를 통해 기능적 변화를 민감하게 반영하는 정량뇌파(qEEG) 분석과 자기공명영상 부피분석(MRI volumetry)을 통해 그 차이를 명확히 분별해 내는데 성공했다.

대뇌 피질은 퇴행성 손상을 받으면 얇아지고 서로간의 네트워크 회로에 장애가 발생하는데 그 때 동반되는 미세한 뇌파 변화와 MRI 부피분석을 통한 해마의 위축여부를 확인해 입증한 것이다.

중앙대병원 신경과 윤영철 교수는 “최근 치매 등 인지장애를 포함한 퇴행성 신경질환이나 우울증, 뇌졸중 등의 연구에 기존의 자기공명영상(MRI)과 양전자방출단층영상(PET)뿐만 아니라 인공지능(AI) 기반의 뇌파검사를 활용해 보다 효율적이고 건강하게 뇌의 건강상태를 조기에 발견하여 치료적인 접근을 할 수 있다는 점에서 매우 유용했다”며 “이번 연구를 통해 알츠하이머병 위험을 효과적으로 사전에 예측함으로써 적절한 중재치료를 통해 사전에 치매를 예방할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

이어 윤영철 교수는 “최근 알츠하이머병 치료약물 개발이 초기 환자를 대상으로 함으로서 조기선별이 가능한 경제적인 도구가 절실한 상황에 정량뇌파(qEEG)가 그 가능성을 갖고 있어 앞으로도 전향적 연구발전을 이룰 수 있을 것으로 본다”고 말했다.

아이메디신 강승완 대표는 “뇌파는 그 신호가 노이즈에 취약하다는 점과 검사결과의 해석이 쉽지 않다는 점에서 뇌전증이나 수면장애 이외의 분야에 활용하는데 한계가 있었지만 이를 인공지능(AI)을 활용해 뇌파 데이터 전처리(pre-processing)를 자동화하고 뇌파데이터를 시각화함으로써 그 활용 영역이 신경과 분야는 물론 정신과 분야에까지 확장됐다”며 “이번 연구를 통해 그 유용성을 입증하게 돼 기쁘다”고 밝혔다.