질병관리청 국립보건연구원이 한국인의 유전자 특성을 고려한 치매 예측 인공지능 모델을 개발했습니다.
지난 5일 질병관리청은 이같은 연구 성과를 발표했습니다. 기존 치매 예측 모델은 주로 유럽인 데이터를 기반으로 제작되어 한국인에게 적용할 때 예측 정확도가 낮다는 문제점이 있었습니다.
퇴행성 뇌질환인 알츠하이머병은 조기 발견과 치료가 핵심이지만, 인종별 유전자 차이로 인해 정확한 예측이 어려웠습니다.
국립보건연구원은 정상인 81명, 경도인지장애 환자 389명, 치매 환자 204명 등 총 674명의 유전체정보와 임상결과를 2년간 추적 관찰했습니다. 이를 통해 6개의 예측 알고리즘을 개발했습니다.
연구진은 기존 유럽인 기반 모델에서 주요하게 사용되던 APOE 유전자 외에도 PVRL2, TOMM40 등이 한국인의 치매 위험 예측에 중요한 역할을 한다는 사실을 확인했습니다. 새로 개발된 모델의 예측 정확도는 최대 0.88을 기록했습니다.
예측 정확도는 1에 가까울수록 의미가 있는데, 기존 예측 모델을 한국인에게 적용했을 때는 0.8 수준에 그쳤습니다. 이번 연구 결과는 국제학술지 '알츠하이머병 연구 및 치료'(Alzheimer's Research & therapy)에 게재되었습니다.
질병관리청은 이번 연구가 국민들의 치매 예방에 기여하고, 국가 단위 인공지능 치매 예측 플랫폼 구축의 기반이 될 것으로 전망했습니다.
임승관 질병청장은 "이번 연구는 한국인 유전체 데이터를 활용한 맞춤형 치매 예측의 가능성을 보여준 의미 있는 성과"라고 밝혔습니다. 그는 "유전체·뇌영상 등의 데이터를 통합한 인공지능 기반 조기진단 플랫폼을 구축해나가겠다"고 덧붙였습니다.