[데일리메디 박대진 기자
] 뇌
MRI 질감을 통해 조기에 알츠하이머병을 예측할 수 있다는 연구결과가 발표돼 관심을 모은다
.
분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅 교수팀 분석 결과
MRI 영상의
‘복합 질감지표
’를 이용하면 경도인지장애에서 알츠하이머병으로 전환되는 환자를 보다 정확하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다
.
경도인지장애 환자 중 알츠하이머병을 앓게 될 환자를 미리 예측할 수 있다면 적기에 치료를 시작해 치매를 예방하는 효과를 기대할 수 있다.
보통 알츠하이머병 진단을 위해서는 뇌 MRI 영상검사 상 위축 소견이 있는지를 관찰한다.
알츠하이머병 경과에 따라 뇌 용적이 줄어들고, 모양이 변형되며 대뇌피질 두께가 얇아지기 때문에 MRI 상에서도 이상 소견이 발견되는 것이다.
하지만 이러한 뇌의 구조적 변화는 이미 치매 증상이 발현된 후에 뚜렷해지기 때문에 조기 진단을 위한 바이오마커로서는 한계가 있다.
이에 김기웅 교수팀은 MRI 영상신호 강도의 공간적 분포도가 뇌 용적, 모양, 두께의 변형보다 신경세포의 소실 및 변화를 조기에 반영할 것이라고 가정했다.
이 공간적 분포를 ‘질감’이라는 지표로 산출하고, 용적 변화에 비해 알츠하이머병을 더 조기에 감별할 수 있을지 살펴봤다.
특히 알츠하이머병 초기단계부터 변화를 보이는 뇌의 해마, 설전부, 후측 대상피질로부터 부위별 질감 수치를 추출해 이를 아우르는 ‘복합 질감지표’를 새롭게 개발했다.
복합 질감 지표는 그간 알츠하이머병의 대표적 뇌영상 지표로 이용됐던 해마 용적에 비해 더 정확하고 빠르게 알츠하이머병 발병을 예측했다.
특히 초기 경도인지장애 단계에서 용적 변화와 비교해 예측정확도의 차이가 큰 것으로 나타났다.
분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅 교수는 “이번 연구는 알츠하이머병을 조기 예측할 수 있는 새로운 지표를 MRI 검사로 검증했다는 점에 의의가 있다”고 말했다.
이어 “가까운 미래에는 뇌 MRI 영상 빅데이터를 기반으로 인공지능을 통한 알츠하이머병의 조기진단 기법이 크게 발전하게 될 것”이라고 덧붙였다.
한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 J Psychiatry Neurosci 최신호에 게재됐다.