‘복합 질감 지표’로 경도인지장애 때 조기 검진
뇌 자기공명영상(MRI)의 ‘질감(texture)’ 분석을 통해 노인성 치매(알츠하이머병)를 조기 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.
김기웅 분당서울대병원 정신건강의학과 교수팀은 MRI 영상신호 강도의 공간적 분포 변화에서 추출한 ‘복합 질감 지표’를 이용하면 경도인지장애에서 알츠하이머병으로 전환되는 환자를 가장 정확히 예측할 수 있다고 밝혔다.
알츠하이머병은 아직 완치하는 치료법이 없어 조기 진단이 매우 중요하다. 특히 경도인지장애 환자 중에서 실제 알츠하이머병을 앓게 될 환자를 예측한다면 치료를 적기에 시작해 치매를 막을 수 있다.
알츠하이머병을 진단하려면 뇌 MRI 영상검사 상 위축 소견이 있는지 관찰한다. 알츠하이머병 경과에 따라 뇌 용적이 줄어 들고, 모양이 변형되며 대뇌피질 두께가 얇아지기에 MRI 상에서도 이상 소견이 발견되는 것이다. 하지만 이러한 뇌의 구조적 변화는 이미 치매 증상이 발현된 후에 뚜렷해지기 때문에 조기 진단을 위한 바이오마커로는 한계가 있다.
이에 김기웅 교수팀은 MRI에서 관찰되는 영상신호 강도의 공간적 분포도가 뇌 용적, 모양, 두께 변형보다 신경세포 소실 및 변화를 조기 반영할 것이라고 가정해 공간적 분포를 ‘질감’이라는 지표로 산출하고, 용적 변화보다 알츠하이머병을 조기에 감별할 수 있을지 살펴봤다. 특히 알츠하이머병 초기 단계부터 변화를 보이는 뇌의 해마, 설전부, 후측 대상피질에서 부위별 질감 수치를 추출해 이를 아우르는 ‘복합 질감 지표’를 개발했다.
연구팀은 학습용 데이터셋(비질환자 121명, 알츠하이머병 환자 145명), 검증용 데이터셋(3년간 경도인지장애인 환자 113명, 기저 평가 1~3년 후 알츠하이머병으로 바뀐 초기 경도인지장애 환자 40명, 평가 1년 이내 알츠하이머병으로 바뀐 말기 경도인지장애 환자 41명)을 곡선하 면적(AUC) 수치로 알츠하이머병 예측력을 비교 분석했다.
그 결과, 복합 질감 지표는 그동안 알츠하이머병의 대표적 뇌영상 지표로 이용됐던 해마 용적보다 알츠하이머병을 정확하고 빠르게 예측했다. 특히 초기 경도인지장애 단계에서 용적 변화와 비교해 예측 정확도가 높았다.
연구 시작 후 3년간 경도인지장애 상태를 유지한 환자와, 1~3년 내 알츠하이머병으로 전환한 초기 경도인지장애 환자 데이터를 분석했을 때, 복합 질감 지표의 곡선하 면적(AUC)은 0.817로, 해마 용적 지표의 0.726보다 예측력이 높았다.
알츠하이머병 진단하는데 가장 많이 쓰이는 MRI는 양전자단층촬영(PET)보다 비침습적이고 촬영 비용도 적지만 치매로 인한 병변을 발견할 수 있는 시점이 더뎠다.
이번 연구로 개발된 질감 지표를 이용하면 기존 지표보다 대뇌 병변을 훨씬 더 빨리 발견할 수 있기에 MRI 검사 한계를 극복할 것으로 보인다.
김 교수는 “알츠하이머병을 조기 예측할 수 있는 새로운 지표를 가장 널리 이용되는 MRI 검사를 통해 개발하고 검증했다는 점에서 연구의 의의가 있다”고 했다.
이번 연구 결과는 국제학술지(J Psychiatry Neurosci) 최신 호에 실렸다.
권대익 의학전문기자
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