일본의 Oita University(오이타 대학)와 Eisai Co.(에자이 주식회사)가 알츠하이머병(AD) 조기 선별을 위한 기계 학습 모델을 개발했다고 발표했습니다.
이 모델은 연령, 성별, 흡연 이력, 의료 이력과 같은 일반적인 배경 데이터와 혈액 검사 결과, Mini-Mental State Examination(MMSE) 데이터를 결합해 아밀로이드 베타(Aβ) 축적 가능성을 예측하는 방식입니다.
현재 AD 진단에 사용되는 양전자 방출 단층촬영(PET) 및 뇌척수액 검사(CSF testing)의 높은 비용과 침습적인 단점을 극복할 수 있는 새로운 비침습적 대안으로 주목받고 있습니다.
1. 알츠하이머병 조기 선별의 중요성
알츠하이머병(AD)은 전 세계적으로 5,500만 명 이상이 겪고 있는 가장 흔한 형태의 치매입니다.
특히 일본은 세계에서 가장 빠르게 고령화가 진행되는 국가 중 하나로, 65세 이상 인구의 치매 유병률이 꾸준히 증가하고 있습니다.
- 2025년까지 일본 내 65세 이상 인구의 약 20%가 치매를 앓을 것으로 예상
- AD 환자의 80% 이상에서 뇌 속 아밀로이드 베타(Aβ) 단백질이 비정상적으로 축적됨
- 조기 진단이 가능할 경우, 치료 및 예방을 위한 최적의 개입 시기를 확보할 수 있음
이 때문에 비용 부담이 적고, 환자 친화적인 조기 진단 모델 개발이 필수적입니다.
2. 기존 알츠하이머 진단 방법과 한계
현재 알츠하이머병의 가장 신뢰할 수 있는 진단 방법은 아밀로이드 PET 검사 및 뇌척수액 검사(CSF testing)입니다.
| 기존 진단 방법 | 특징 | 단점 |
| 아밀로이드 PET | 뇌 내 Aβ 단백질 축적을 직접 영상화 | 비용이 높음(약 200만 원 이상), 방사선 노출 |
| 뇌척수액 검사 (CSF testing) | 뇌에서 Aβ 및 타우 단백질 농도를 측정 | 침습적, 검사 과정이 부담스러움 |
| 인지 기능 검사 (MMSE 등) | 기억력, 주의력 등을 평가 | 정확도가 낮고, 조기 진단이 어려움 |
이러한 한계를 극복하기 위해 AI 기반 혈액 검사 모델이 개발되고 있으며, 이번 일본 연구도 그중 하나입니다.
3. 일본 연구진이 개발한 AI 기반 예측 모델
이번에 개발된 AI 모델은 기존의 복잡한 검사 방식과 달리 일반 병원에서 일상적으로 시행되는 혈액 검사와 기본적인 건강 정보만으로 Aβ 축적 여부를 예측할 수 있다는 것이 가장 큰 장점입니다.
① 연구 방식
- 환자의 연령, 성별, 흡연 여부, 기존 의료 이력 등의 배경 데이터를 포함
- 혈액 검사 결과 및 MMSE 점수를 활용
- 기계 학습(머신러닝) 알고리즘을 적용하여 아밀로이드 PET 검사 결과와 비교 분석
② 연구의 혁신성
- 기존 혈액 바이오마커 연구보다 예측 성능이 향상
- 특별한 장비 없이도 1차 의료 기관에서 활용 가능
- 알츠하이머 위험군을 보다 쉽고 빠르게 선별 가능
이 모델이 실제 의료 현장에 적용되면, 정확한 진단이 필요한 환자만 PET 검사로 추가 평가를 받도록 조정하여 검사 비용 부담을 줄일 수 있습니다.
4. AI 기반 약물 개발과 치매 치료의 미래
최근 AI 기술이 신약 개발과 질병 예측 분야에서 급격히 발전하면서, 알츠하이머 치료제 개발에도 적용되고 있습니다.
① AI 기반 신약 개발 동향
- Eisai(에자이) & Biogen(바이오젠): 알츠하이머 치료제 '레카네맙(Lecanemab)' 개발
- AI 신약 개발 스타트업의 증가: 일본, 미국, 한국 등에서 AI를 활용한 신약 연구 활발
- 2025년 APAC 지역: AI 기반 신약 개발 시장 확대 예상
AI 기술이 발전하면서, 신약 개발 과정에서 비용을 줄이고 연구 속도를 높일 수 있는 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다.
5. 일본의 고령화 사회와 치매 관리 전략
일본은 초고령 사회로 진입하면서 치매 환자 증가로 인한 의료 및 경제적 부담이 커지고 있습니다.
- 2050년까지 일본 내 치매 환자 수가 1,000만 명을 넘어설 것으로 예상
- 의료비 지출 증가로 국가 차원의 치매 관리 시스템 강화 필요
일본 정부는 2023년부터 ‘치매 예방 국가 전략’을 추진하며,
- AI 기반 치매 조기 선별 도구 개발
- 디지털 헬스케어를 통한 환자 관리 최적화
- 신약 개발과 병행한 예방 프로그램 확대
이 연구는 1차 의료 기관에서도 AI 기반으로 치매를 조기에 발견할 수 있도록 하는 시스템 구축의 일환이며, 향후 일본뿐만 아니라 전 세계적으로 적용 가능성이 높아질 것으로 기대됩니다.
6. 향후 전망 및 결론
AI와 빅데이터 분석 기술이 의료 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하게 되면서, 일본이 개발한 AI 기반 알츠하이머 예측 모델도 조기 진단을 위한 중요한 도구가 될 가능성이 큽니다.
특히, 고령화 사회에서 치매는 필연적으로 증가할 문제이므로, 보다 빠르고 저렴한 조기 선별 방법이 필요합니다.
- 이번 연구가 알츠하이머병을 조기에 진단할 수 있는 혁신적인 해결책이 될지 주목됩니다.
- 향후 AI 기반 치매 예측 모델이 한국을 포함한 글로벌 의료 시장에서도 적용될 가능성이 높아질 것입니다.
AI가 의료 혁신을 이끄는 가운데, 일본의 이번 연구가 치매 예방 및 치료에서 중요한 이정표가 될 것으로 보입니다.
