뇌내 Aβ 축적 예측 기계학습모델 개발

일상적 진단데이터로 예측…아밀로이드 PET나 CSF 검사 필요성 판단에 활용

이정희 기자 (jhlee@medipana.com)2025-02-17 11:00

日 오이타대-에자이 공동연구팀

[메디파나 뉴스 = 이정희 기자] 뇌내 아밀로이드 베타(Aβ)의 축적을 예측하는 기계학습모델이 개발됐다.

일본 오이타대와 에자이 공동연구팀은 연령과 성별, 흡연경험, 병력 등 배경데이터와 일반 혈액검사데이터, 인지기능을 평가하는 MMSE로 구성된 34개 항목의 임상데이터를 토대로 아밀로이드 PET(양전자방출 단층촬영) 양성을 예측하는 모델을 개발했다고 발표했다.

예측에 사용되는 데이터는 의사가 일상적인 진단에서 알츠하이머병의 중요한 병리인 뇌내 Aβ의 축적을 예측하고 간단한 알츠하이머병의 조기스크리닝을 가능케 할 것으로 기대된다.

현재 뇌내 Aβ 축적은 아밀로이드 PET나 뇌척수액검사(CSF 검사)로 검출할 수 있지만 고액의 검사비용과 신체 침습성 등이 과제로 지적되고 있다. 이 때문에 최근에는 보다 간단한 스크리닝법으로 다양한 AD 관련 혈액바이오마커에 관한 연구가 다수 이루어지고 있다.

하지만 일상적인 진단데이터에 따른 뇌내 Aβ 축적의 예측성능을 평가한 연구는 거의 없는 실정이다.

예측모델의 평가지표인 AUC(Area Under the Curve)는 배경데이터, 일반 혈액검사데이터를 조합한 모델에서 0.70, 배경데이터, 일반혈액검사데이터, MMSE 각 항목을 조합한 모델에서는 0.73으로, 일정한 예측정확도가 있는 것으로 확인됐다.

이번 기계학습모델은 일상적인 진단으로 수집가능한 임상데이터를 이용해 뇌내 Aβ의 축적을 예측할 수 있기 때문에 주치의가 알츠하이머병의 조기스크리닝에 널리 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 아밀로이드 PET이나 CSF검사의 필요성 판단에 활용함에 따라 알츠하이머병의 조기진단 및 치료, 당사자의 경제·신체적 부담을 줄일 수 있을 전망이다.
 

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