연구자들, 인지장애 초기 발견을 위한 AI 기반 뇌 연령 예측 모델 개발

북미 방사선 의학회(Radiological Society of North America)의 연구자들은 경도 인지장애 환자의 뇌 노화에서 偏差를 정량화할 수 있는 인공지능(AI) 기반 뇌 연령 예측 모델을 개발했다.

이 연구는 6월에 Radiology: Artificial Intelligence에 발표되었다.

인지장애 초기 발견

연구자들은 이 모델이 인지장애 초기 발견에 도움이 될 수 있다고 말했다.

암네스틱 경도 인지장애(aMCI)는 정상 노화에서 알츠하이머병으로의 전환 단계로, 기억력 결손이 있다. 그러나 일상 기능에 영향을 미치지 않는다.

이 연구는 중국 베이징의 베이징 노말 대학교의 니 슈(Ph.D.)와 다른 연구자들이 참여했다.

연구 팀은 49.3세에서 95.4세 사이의 974명의 건강한 성인의 T1 가중 MR 이미지에 기초한 뇌 연령 예측 모델을 개발하기 위해 기계 학습 접근법을 사용했다.

훈련된 모델은 베이징 노화 뇌 재생 이니셔티브와 알츠하이머병 신경 영상 이니셔티브의 데이터세트에 적용되어 aMCI 환자의 예측 연령 차이를 추정했다.

또한 연구 팀은 예측 연령 차이와 인지장애, 유전적 위험 요인, 알츠하이머병의 병리학적 바이오마커, 및 aMCI 환자의 임상 진행之间의 상관관계를 조사했다.

연구 결과

연구 결과는 aMCI 환자가 정상 노화에서 異常한 뇌 노화 경로를 가지고 있다는 것을 보여주었다. 제안된 뇌 연령 예측 모델은 이러한 異常을 정량화할 수 있다.

연구 팀은 또한 예측 연령 차이가 aMCI 환자의 기억력, 주의력, 및 실행 기능과 같은 영역에서 강하게 관련되어 있다는 것을 발견했다.

“우리가 생성한 예측 모델은 건강한 참가자의 연령을 MRI 스캔의 외관만으로 매우 정확하게 추정할 수 있었다”고 논문은 말했다. “반면, aMCI 환자의 경우, 모델은 뇌 연령을 평균 2.7년 이상으로 추정했다.”

모델은 또한 진행성 aMCI 환자가 안정된 aMCI 환자보다 정상 노화에서 더 많은 異常을 보인다는 것을 보여주었다. 예측 연령 차이 점수와 알츠하이머병의 바이오마커를 사용하여 aMCI의 진행을 더 잘 예측할 수 있다.

예측 연령 차이와 알츠하이머병의 다른 바이오마커를 결합하면 진행성 aMCI와 안정된 aMCI를 더 정확하게 구별할 수 있다.

“이 연구는 예측 연령 차이가 인지장애 초기 진단과 치료 반응 모니터링을 위한 강력한, 신뢰할 수 있는, 컴퓨터화된 바이오마커가 될 수 있는 잠재력을 가지고 있다”고 연구자들은 말했다.