IBM리서치(IBM Research)와 마이클J폭스 파킨슨 연구 재단이 파킨슨병에 대한 전형적인 증상 패턴을 그룹화하는 새로운 AI 모델을 연구 저널 랜싯디지털헬스에 보고했다.
이 연구(Discovery of Parkinson’s disease states using machine learning and longitudinal data)는 AI 모델이 파킨슨병에 대한 전형적인 증상 패턴을 학습, 그룹화하고 증상이 진행되는 시기와 의미를 예측하도록 되어 있다. IBM은 이 연구를 설명하는 블로그 게시물에서 증상 진행을 더 잘 예측하는 새로운 도구를 준비할 수 있으면 파킨슨병 관리와 치료를 더 잘할 수 있을 뿐 아니라 타깃에 효과적인 임상시험이나 시험에 적합한 증상 후보자를 선출하는 하는 게 가능하게 될 것이라고 밝히고 있다. 또 목적은 AI 환자 관리와 임상시험 설계에 도움이 되며 이런 목표는 파킨슨병이 일반적임에도 불구하고 환자가 경험하는 운동 증상과 비운동 증상은 천차만별이기 때문에 중요하다고 덧붙였다.
따라서 IBM은 마이클J폭스파킨슨연구재단이 자금을 제공하는 연구(Parkinson’s Progression Markers Initiative)에서 1,400명 이상 최대 7년치 지금까지 가장 큰 파킨슨병 환자 종단 데이터를 얻어 AI를 훈련시켰다.
기계학습 모델을 성공시키려면 가능한 한 대규모 데이터세트를 사용하는 게 중요하다. IBM은 제공 데이터는 복잡한 증상과 진행 패턴 발견을 가능하게 했다고 설명하고 있다. 예를 들어 환자 상태는 일상생활 동작 능력, 동작 완만, 떨림, 자세 불안정, 우울증과 불안, 인지장애, 수면 장애 등 비운동 증상 등 여러 요소로 변화할 걸 제안하는 것으로 나타났다.
하지만 IBM은 아직 할 일이 많다고 밝히고 있다. 게놈 분석과 신경 영상 분석 등 새로운 바이오마커 평가를 도입해 질병 상태를 더 정확하게 파악할 수 있도록 모델을 개선하고 싶다는 것이다.
덧붙여 마이클 J 폭스가 자신의 병을 공표한 건 1998년이다. 이로부터 2년이 지난 2000년 설립된 재단은 전 세계에서 600만 명 이상이 앓는 것으로 추정되는 파킨슨병 치료와 치료 방법 연구를 지원하고 있다. IBM리서치는 2018년부터 기계학습을 도입해 이 질병 연구를 가속화하기 위해 재단과 제휴를 맺고 이 난치병 치료법을 찾고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.