윤영철․한수현 교수팀, 경도인지장애 환자 기억장애 유형에 따른 '치매 위험 차이' 연구
윤 교수 "사전에 예측, 적절한 중재 치료 통해 치매 예방할 수 있을 것"
논문, 세계적 국제학술지 '알츠하이머 연구와 치료' 저널 최신 호에 게재
[보건타임즈] 치매는 아니지만, 기억력이나 인지기능이 감퇴가 된 '경도인지장애(MCI; Mild Cognitive Impairment)'는 기억장애 유형에 따라 '저장 장애(EF; Encoding Failure)'와 '인출 장애(RF; Retrieval Failure)'로 분류될 수 있으며 '저장 장애(EF)' 유형의 경도인지장애 환자가 '알츠하이머병(Alzheimer’s disease)' 치매가 발생할 위험성이 클 수 있는 것으로 나타났다.
중앙대병원(병원장 이한준) 신경과 윤영철․한수현 교수 연구팀은 인공지능(AI) 뇌파 분석 전문기업 아이메디신(대표 강승완, MD)과 공동연구를 통해 최근 이 같은 내용의 '경도인지장애 환자의 기억장애 유형 중 저장애(EF)와 인출 장애(RF) 유형에 따른 차이(Differences between memory encoding and retrieval failure in mild cognitive impairment: results from quantitative electroencephalography and magnetic resonance volumetry)'연구논문을 발표했다.
이 논문은 알츠하이머 연구와 치료 분야에서 세계적인 국제학술지 '알츠하이머 연구와 치료(Alzheimer's Research & Therapy)' 저널 최신 호에 게재됐다.
이들 공동 연구팀은 87명의 저장 장애(EF)가 있는 경도인지장애 환자와 78명의 인출 장애(RF)를 가진 경도인지장애 환자를 대상으로 인공지능(AI) 뇌파 분석 소프트웨어 '아이싱크브레인(iSyncBrain)'을 활용한 뇌파 데이터(qEEG; quantitative electroencephalography) 분석과 fMRI 검사를 통해 차이를 상호 비교, 분석했다.
이 결과 정량화된 뇌파 데이터(qEEG)를 이용해 분석한 정량뇌파검사에선 저장 장애(EF)일 때 전두엽 세타 파워가 큰 데다 베타 2 파워는 낮았으며 세타의 기능적 연결 도가 높다는 것을 확인했다.
또 71명의 정상인 대조군과 MRI를 이용해 뇌의 회백질(GM) 밀도와 부피의 차이를 검사하는 화소 기반형태분석(VBM: Voxel Based Morphometry)을 통한 피질의 볼륨에선 저장 장애(EF) 유형의 경도인지장애 환자군의 양쪽 해마 영역에서 뇌의 회백질(GM Gray Matter) 부피 감소가 대조군보다 두드러졌다.
이로써 연구팀은 경도인지장애 환자 중 저장 장애(EF) 유형이 인출 장애(RF)보다 알츠하이머병(Alzheimer’s disease)로 진행, 악화가 될 위험성이 크다는 것을 확인했다.
같은 기억장애라더라도 해마가 주관하는 기억회로의 기능적, 구조적 이상 여부에 따라 치매의 위험도가 다르다.
해마가 정상이어서 기억의 저장은 가능하지만, 기억을 끄집어내는 회로만 손상이 돼 기억력이 떨어지는 유형의 경도인지장애는 상대적으로 알츠하이머병 치매로 진행될 위험성이 낮다.
반면, 해마의 기능이 떨어져 기억 저장 장애(EF) 유형일 땐 위험성이 높다.
이러한 유형의 경도인지장애를 유발하는 대표 질환이 알츠하이머병으로 알려져 있으나, 해마의 구조적 변화만으론 해마의 기억 저장능력의 손상 여부를 정확히 판별하기가 어렵다.
이에 윤영철 교수 연구팀은 이번 연구를 통해 기능적 변화를 민감하게 반영하는 뇌파(qEEG) 분석과 자기공명영상 부피분석(MRI volumetry)을 통해 두 질환의 차이를 명확히 분별해 내는 데 성공했다.
대뇌 피질은 퇴행성 손상을 받으면 얇아지는 것은 물론 서로 간의 네트워크 회로에 장애가 발생할 때 동반하는 미세한 뇌파 변화와 MRI 부피분석에서 해마의 위축 여부를 확인해 입증한 것이다.
윤 교수는 "최근 치매 등 인지장애를 포함한 퇴행성 신경질환이나 우울증, 뇌졸중 등의 연구에 기존의 자기공명영상(MRI)과 양전자 방출단층 영상(PET)뿐만 아니라 인공지능(AI) 기반의 뇌파검사를 활용, 효율적이면서 정확하게 뇌의 건강 상태를 조기에 발견, 치료 접근을 할 수 있다는 점에서 매우 유용했다"며, "이 연구를 통해 알츠하이머병 위험을 효과적으로 사전에 예측함으로써 적절한 중재 치료를 통해 사전에 치매를 예방할 수 있을 것으로 기대된다"면서 "최근 알츠하이머병 치료약물 개발이 초기 환자를 대상으로 한 연구가 진행되는 가운데, 조기선별이 가능한 경제적인 도구가 절실한 상황에 정량뇌파검사가 가능성을 갖고 있어 앞으로 전향적 연구 발전을 이룰 수 있을 것으로 본다"고 평가했다.
이번 연구는 주요 신경정신질환의 뇌파 바이오마커를 개발하는 아이메디신의 인공지능(AI) 뇌파 분석플랫폼 '아이싱크브레인(iSyncBrain)'을 기반으로 진행됐다.
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