MRI 영상을 분석하는 것만으로 9년 뒤 치매 발병을 예측하는 새로운 진단 모델이 나와 주목된다.

뇌의 기본 모드 네트워크(Default mode network, DMN)를 추적하는 방식으로, 예측 정확도가 82%에 달한다는 점에서 조기 진단과 예방에 획기적 전기가 될 수 있다는 것이 전문가들의 의견이다.

현지시각으로 9일 네이쳐 자매지인 네이쳐 정신 건강(Nature Mental Health)에는 DMN을 활용해 치매를 조기 예측하는 진단법에 대한 검증 연구 결과가 게재됐다(10.1038/s44220-024-00259-5).

현재 치매는 전 세계적으로 유병률이 증가하며 사회적 비용을 유발하고 있다. 이로 인해 학계에서는 이에 대한 조기 진단법을 찾는데 집중하고 있지만 아직까지 별다른 소득은 없는 것이 사실이다.

이로 인해 현재 치매 진단과 예측에는 기억력 테스트나 뇌 수축도를 통해 예측하는 방법 정도가 활용되고 있는 상태. 하지만 이 또한 정확도를 담보하지 못한다는 점에서 의사별로 차이를 보인다.

영국 퀸메리 의과대학 찰리(Charles Marshall) 교수가 이끄는 연구진은 이를 해결하기 위해 뇌의 'DMN'에 주목했다.

DMN이 뇌의 영역을 연결해 인지 기능을 수행하며 알츠하이머병에 의해 일정 부분 변형이 일어난다는 점에서 이를 활용한 진단법을 개발한 것이다.

이에 따라 연구진은 영국 바이오뱅크(UK Biobank)에 등록된 1100명의 환자를 대상으로 fMRI를 촬영하고 이를 통해 뇌의 10개 영역 사이의 연결성을 추정했다.

또한 각 환자의 연결 패턴을 통해 치매 환자와 그렇지 않은 환자간데 패턴 변화를 규정해 확률값을 할당했다.

이에 대한 검증도 영국 바이오뱅크를 통해 이뤄졌다. 이러한 확률값을 통해 얻어진 진단 결과를 토대로 환자 데이터와 직접 비교한 것.

결과는 놀라웠다. 이 모델이 공식적인 진단이 내려지기 최대 9년전부터 치매 발병을 82%의 정확도(AUC=0.82)로 예측했기 때문이다.

특히 이 모델은 2년의 오차 범위내에서 치매가 발병하는 시간까지 매우 높은 정확도로 예측했다.

연구를 주도한 찰리 교수는 "치매를 조기에 진단하고 나아가 걸릴 위험을 예측하는 것은 뇌세포의 돌이킬 수 없는 손실을 예방하기 위한 치료법 개발에 필수 요소"라며 "치매에 걸릴 위험을 넘어 발병 시기까지 파악하는 이 모델이 획기적 전기로 주목받는 이유"라고 설명했다.

이어 그는 "특히 이 모델은 MRI의 데이터를 통해 단 6분만에 이러한 결과값을 낼 수 있다"며 "이번 연구 결과를 넘어 치매의 조기 치료법을 찾는데도 큰 역할을 하게 될 것"이라고 밝혔다.