런던 퀸메리 대학교 연구진, 치매 예측 정확도 80% 이상 달성! 최대 9년 전 진단도 가능

런던 퀸메리 대학교 연구진은 치매를 예측하는 새로운 방법을 개발하여 80% 이상의 놀라운 정확도를 달성했다. 이 방법은 기존의 기억력 테스트나 뇌 수축 측정보다 훨씬 정확하며, 최대 9년 전까지 치매를 예측할 수 있다는 놀라운 가능성을 제시한다.

전 세계적으로 5천5백만 명 이상의 사람들이 치매를 앓고 있으며, 조기에 정확한 진단은 오랫동안 어려운 과제였다. 이번 연구는 이러한 어려움을 극복하고 치매 예측의 새로운 가능성을 열어준다.

연구를 이끈 찰스 마샬 교수는 "미래에 누가 치매에 걸릴지 예측하는 것은 치매 증상을 일으키는 뇌세포의 돌이킬 수 없는 손실을 예방할 수 있는 치료법 개발에 필수적이다"고 강조했다.

새로운 방법은 기능적 MRI(fMRI) 스캔을 통해 뇌의 '디폴트 모드 네트워크(DMN)' 변화를 분석합니다. DMN은 뇌의 영역을 연결하여 특정 인지 기능을 수행하는 중요한 신경망이며, 알츠하이머병의 영향을 받는 최초의 신경망으로 알려져 있다.

연구팀은 DMN 변화를 분석하여 치매 발병 가능성을 예측하는 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 실제 환자 데이터를 기반으로 검증되었으며, 80% 이상의 놀라운 정확도를 보여주었다.

또한, 연구 결과는 DMN 변화가 치매 발병 최대 9년 전부터 나타난다는 것을 보여주었다. 이는 조기에 치매를 예측하고 예방 조치를 취할 수 있다는 의미이다.

이번 연구는 치매 예측 분야에 획기적인 진전을 가져올 것으로 기대된다. 앞으로 더 많은 연구를 통해 이 방법을 더욱 발전시키고, 실제 임상에 적용할 수 있도록 노력할 것.

치매 예측의 새로운 방법, 80% 이상의 정확도로 최대 9년 전까지 예측

런던 퀸메리 대학교 연구진이 치매를 예측하는 새로운 방법을 개발했다. 이 방법은 진단 전 최대 9년까지 치매를 80% 이상의 정확도로 예측할 수 있다. 연구진은 이 방법이 기존의 기억력 테스트나 뇌 수축 측정보다 치매를 예측하는 더 정확한 방법을 제공한다고 밝혔다.

현재 전 세계적으로 5,500만 명이 넘는 사람들이 치매를 앓고 있는 것으로 추산된다. 치매를 조기에 정확하게 진단하는 것은 오랫동안 어려운 일이었다. 이번 연구를 이끈 신경과 명예 컨설턴트 찰스 마샬(Charles Marshall) 교수는 "미래에 누가 치매에 걸릴지 예측하는 것은 치매 증상을 일으키는 뇌 세포의 돌이킬 수 없는 손실을 예방할 수 있는 치료법 개발에 필수적"이라고 말했다. 마샬 교수는 Queen Mary의 Wolfson 인구 건강 연구소의 예방 신경학 센터 소속이다.

이 연구의 결과는 오늘날 Nature Mental Health 저널에 게재되었다. 첫 번째 저자는 퀸메리 예방 신경학 센터의 Sam Ereira다.

연구팀은 기능적 MRI(fMRI) 스캔을 분석해 뇌의 '디폴트 모드 네트워크(DMN)' 변화를 통해 치매를 예측하는 테스트를 개발했다. DMN은 뇌의 여러 영역을 연결해 특정 인지 기능을 수행하며, 알츠하이머병의 영향을 가장 먼저 받는 신경망이다.

이번 연구 결과는 치매 조기 진단 및 예방에 중요한 진전을 이룬 것으로 평가되고 있다. 앞으로 이 방법이 더 많은 임상 시험을 통해 검증되고, 실제 의료 현장에서 사용될 수 있기를 기대한다.

새로운 도구는 발병 전 최대 9년까지 높은 정확도로 치매를 감지

신용: ARTUR PLAWGO / 과학 사진 라이브러리/게티 이미지

치매를 예측하는 새로운 방법은 80% 이상의 정확도를 가지며 진단 전 최대 9년까지 작동한다. 런던 퀸메리 대학교 연구진이 보고했습니다. 그들은 새로운 방법이 치매를 진단하기 위해 일반적으로 사용되는 두 가지 방법인 기억력 테스트나 뇌 수축 측정보다 치매를 예측하는 더 정확한 방법을 제공한다고 말한다. 전 세계적으로 5,500만 명이 넘는 사람들이 치매를 앓고 있는 것으로 추산된다. 조기에 정확한 진단을 하는 것은 오랫동안 어려운 일이었다.

이번 연구를 이끈 신경과 명예 컨설턴트 찰스 마샬(Charles Marshall) 교수는 “미래에 누가 치매에 걸릴지 예측하는 것은 치매 증상을 일으키는 뇌세포의 돌이킬 수 없는 손실을 예방할 수 있는 치료법 개발에 필수적”이라고 말했다. Queen Mary의 Wolfson 인구 건강 연구소의 예방 신경학 센터. 

그들의 연구는 오늘날 Nature Mental Health 에 게재된다 . 첫 번째 저자는 퀸 메리 예방 신경학 센터의 Sam Ereira이다.

연구팀은 기능적 MRI(fMRI) 스캔을 분석해 뇌의 '디폴트 모드 네트워크(DMN)' 변화를 분석해 테스트를 개발했다. DMN은 뇌의 영역을 연결하여 특정 인지 기능을 수행하며 알츠하이머병의 영향을 받는 최초의 신경망이다. 

그들은 기본 모드를 구성하는 뇌의 10개 영역 사이의 효과적인 연결을 추정하기 위해 50만 명의 영국 참가자의 유전 및 건강 정보를 포함하는 대규모 생물 의학 데이터베이스 및 연구 자원인 UK Biobank 의 1,100명 이상의 자원 봉사자로부터 fMRI 스캔을 받았다.  

연구진은 각 환자의 효과적인 연결 패턴이 치매를 나타내는 패턴과 일치하는 정도에 따라 "치매 값 확률"을 할당했다. 그들은 이러한 예측을 영국 바이오뱅크(UK Biobank)에 기록된 각 환자의 의료 데이터와 비교했다. 

그들은 이 모델이 공식 진단이 내려지기 최대 9년 전에 치매 발병을 정확하게 예측했으며 정확도가 80% 이상이라는 사실을 발견했다. 참가자들이 계속해서 치매에 걸린 경우 모델은 2년의 오차 범위 내에서 진단을 내리는 데 걸리는 시간도 예측할 수 있다. 

연구진은 또한 DMN의 변화가 알려진 치매 위험 요인에 의해 유발될 수 있는지 여부도 조사했다. 그들은 알츠하이머병에 대한 유전적 위험이 DMN의 연결성 변화와 밀접하게 연관되어 있음을 발견했으며, 이는 이러한 변화가 알츠하이머병에 특유하다는 생각을 뒷받침한다. 그들은 또한 사회적 고립이 DMN의 연결성에 미치는 영향을 통해 치매 위험을 증가시킬 가능성이 있음을 발견했다. 

“우리는 알츠하이머병을 유발할 수 있는 뇌의 단백질을 더 잘 감지하고 있지만, 많은 사람들은 치매 증상이 나타나지 않고 수십 년 동안 뇌에 이러한 단백질을 갖고 살아간다. 우리가 개발한 뇌 기능 측정을 통해 누군가가 실제로 치매에 걸릴지, 얼마나 빨리 발병할지에 대해 훨씬 더 정확하게 알 수 있어 향후 치료로 혜택을 받을 수 있는지 확인할 수 있기를 바랍니다.”라고 Marshall은 말했다. .

"이러한 방법을 다양한 뇌 네트워크와 집단에 적용하여 치매와 기타 신경퇴행성 질환 모두에서 환경, 신경생물학, 질병 사이의 상호작용을 더 잘 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 엄청난 잠재력이 존재합니다."라고 Center for 학술 재단 프로그램 의사인 Ereira는 말했다. 예방 신경학, 울프슨 인구 건강 연구소. "fMRI는 비침습적 의료 영상 도구이며 MRI 스캐너에서 필요한 데이터를 수집하는 데 약 6분이 소요되므로 특히 MRI가 이미 사용되는 경우 기존 진단 경로에 통합될 수 있습니다."