머신러닝으로 알츠하이머 조기 발견을?

알츠하이머는 아직까지 효과적인 치료법이 발견되지 않은 난치병 가운데 하나다. 지금까지 알츠하이머에 대한 수많은 연구가 이뤄졌지만 효과적인 치료 방법은 아직까지 발견되지 않았다.

알츠하이머 치료를 하려면 복구할 수 없을 만큼 뇌 조직 손상을 받기 전 초기 단계에서 어떻게 이를 발견할 수 있어야 한다. 최근 연구에서 알츠하이머는 발병보다 훨씬 이르게 아밀로이드 베타라는 펩타이드가 변환하는 걸 알 수 있고 수액 중인 펩타이드 농도를 살펴보면 기억 장애를 유발하기 전에 발병 위험을 조사할 수 있다고 한다. 다만 수액 채취는 인체에 침습 방식을 취해야 하며 마취를 이용해야 하는 등 비용이 많이 든다.

학술지 사이언티픽리포트(Scientific Reports)에 지난 3월 11일(현지시간) IBM리서치가 발표한 논문에 따르면 수액 중 아밀로이드 베타 농도에 대한 혈액 바이오마커가 되는 단백질을 머신러닝으로 식별하고 조기에 알츠하이머 위험 예측을 할 수 있다고 한다.

이 방법을 이용하면 최대 77% 정확도로 앞으로 알츠하이머 위험을 예측할 수 있다고 한다. 물론 연구 자체는 아직 초기 단계이며 직접 이 방법으로 환자를 알츠하이머로 진단하는 건 아니다. 현재 임상시험은 이미 회복이 어려울 만큼 뇌 조직이 손상될 가능성이 높은 환자가 많아 치료 효과를 확인하기 어려운 부분이 있었다. 하지만 머신러닝을 응용한 방법이라면 혈액 검사를 통해 수액에 아밀로이드의 비정상적인 농도를 통해 가벼운 인지 장애 환자의 알츠하이머 발병 확률이 기존보다 2.5배나 된다는 걸 확인했다고 한다.

이보다 더 초기 단계 환자가 알츠하이머에 걸릴 위험이 높다는 걸 알게 되면 의사는 재빨리 약을 투여해 효과를 확인할 수 있다. 완전한 치유를 위한 약을 개발하고 적절한 예방책을 발견하면 앞으로 알츠하이머 뿐 아니라 파킨슨이나 헌팅턴병 같은 신경 퇴행성 질환자를 줄일 수 있을지도 모른다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.