한국인 맞춤형 AI 치매 예측 모델 개발: 정확도 88%의 희망

치매, 조기 예측과 예방의 중요성

알츠하이머는 매년 증가하는 대표적 노인성 질환으로 아직 근본적인 치료법이 없어 조기 예측과 예방이 무엇보다 중요하다. 특히 전 단계인 경도인지장애 환자의 약 10~15%가 매년 치매로 진행되는 것으로 알려져 있다.

 

 

 

 

기존 연구의 한계와 새로운 돌파구

그러나 기존 예측 연구는 대부분 유럽인을 대상으로 수행돼 한국인을 포함한 동아시아 인종에게 그대로 적용하기 어렵다는 한계가 있었다. 이러한 가운데 한국인 유전체 정보를 기반으로 알츠하이머 치매 위험을 조기에 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 개발돼 향후 예방 정책의 주요 근거로 활용될 것으로 기대된다.

 

 

 

 

한국인 맞춤형 AI 모델 개발의 주요 내용

질병관리청 국립보건연구원은 한국인 경도인지장애 환자의 치매 전환 위험을 유전체 데이터와 AI 분석을 통해 예측한 연구 결과를 국제학술지 ‘알츠하이머 연구 & 테라피(Alzheimer’s Research & Therapy)’에 게재했다고 5일 밝혔다.

 

 

 

 

AI 모델 구축 및 성능 분석

질병관리청 연구팀은 한국인 치매 코호트 ‘만성뇌혈관질환 바이오뱅크 컨소시엄’ 참여자 674명(정상 81명, 경도인지장애 389명, 치매 204명)의 임상 및 유전체 정보를 활용해 랜덤 포레스트(RF), k–최근접 이웃(KNN), 서포트 벡터 머신(SVM), 인공 신경망(ANN), 익스트림 그래디언트 부스팅(XGBoost), 라이트 그래디언트 부스팅 머신(LightGBM) 등 6종의 AI 알고리즘을 비교·분석하고 예측 모델을 구축했다.

 

 

 

 

핵심 유전자와 예측 정확도

분석 결과, 여러 유전자 중 APOE, PVRL2, TOMM40 등이 치매 위험 예측에 핵심적인 역할을 하는 것으로 확인됐으며, 모델의 예측 정확도(AUC)는 최대 0.88까지 확인됐다. 또한 2년 뒤 실제 치매로 진행된 사례와의 비교 검증에서 일부 모델은 최대 100%까지 정확히 예측해 임상 적용 가능성을 입증했다.

 

 

 

 

미래 전망 및 기대 효과

임승관 질병관리청장은 “이번 연구는 한국인 유전체 데이터를 활용한 맞춤형 치매 예측 가능성을 보여준 의미 있는 성과”라며 “앞으로 유전체, 뇌 영상 등 데이터를 통합한 AI 기반 조기진단 플랫폼을 구축해 국가 치매 예방 및 관리 정책의 과학적 근거를 강화하겠다”고 말했다.

 

 

 

 

AI 기술로 열어가는 치매 예방의 새로운 지평

이번 연구는 한국인 유전체 데이터를 기반으로 한 AI 모델 개발을 통해 치매 조기 예측의 정확성을 높이고, 맞춤형 예방 전략 수립에 기여할 것으로 기대됩니다. 이는 치매 환자와 가족들의 삶의 질을 향상시키는 데 중요한 발걸음이 될 것입니다.

 

 

 

 

자주 묻는 질문과 답변

Q.이 AI 모델은 어떻게 활용될 수 있나요?

A.이 모델은 치매 고위험군을 조기에 선별하고, 개인별 맞춤형 예방 및 관리 계획을 수립하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 치매 관련 연구의 발전을 촉진하고, 새로운 치료법 개발에도 기여할 수 있습니다.

 

Q.모델의 정확도가 88%라고 하는데, 100%는 아닌 이유가 있나요?

A.치매는 복합적인 요인에 의해 발생하는 질병이므로, 단일 모델만으로 100% 정확도를 달성하기는 어렵습니다. 다양한 유전적, 환경적 요인을 고려해야 하며, 지속적인 연구를 통해 모델의 정확도를 높여나갈 것입니다.

 

Q.일반인도 이 모델을 통해 치매 위험을 예측할 수 있나요?

A.현재는 연구 단계에 있으며, 의료 전문가의 진단과 함께 활용될 예정입니다. 향후에는 더 많은 사람들이 쉽게 접근할 수 있도록 서비스가 확대될 수 있습니다.