국내 연구진이 한국인 치매코호트 데이터를 기반으로 국내 최초의 개방형 DB 플랫폼과 인공지능(AI) 기반 조기 예측시스템을 개발했다.

 

과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 수행된 이 연구는 오는 11월 공식 공개를 앞두고 있다.

이번 성과는 국내 연구진이 다기관에서 수년간 축적한 치매 전주기 데이터(임상·뇌영상·바이오마커 등)를 표준화하여 개방성을 갖춘 플랫폼으로 제공하는 첫 사례로, 향후 국제적 수준의 정밀의료 연구 인프라로 발전할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다.

 

   ▲ 김 희진 교수

 

연구를 주도한 한양대학교병원 신경과 김희진 교수 연구팀은 서울, 경기, 경북 지역의 한국인 환자를 대상으로 한 다기관 치매코호트 데이터를 통합, 1400여 건의 다중모달 데이터를 포함한 개방형 플랫폼 ‘ALEAD(ALEAD: Advanced Learning and Exploration of Alzheimer’s & Dementia)’를 구축했다. 이 플랫폼은 연구자 간 데이터 공유와 협업을 촉진하여 국내 치매 연구 생태계를 확장하는 동시에, 글로벌 공동연구와의 정합성까지 고려해 설계됐다.

 

또한 연구팀이 함께 공개하는 AI 기반 조기 예측시스템은 뇌영상, 인지기능검사 등 다차원 데이터를 통합 분석해 개인의 ‘뇌 나이(brain age)’와 치매 발병 위험도를 산출한다. 기존의 단일 지표 중심 예측보다 높은 정확성을 기대할 수 있으며, 조기 개입 및 맞춤형 진료를 지원하는 임상 도구로서 활용 가능성이 크다.

 

이번 연구에는 ▲한양대학교병원 신경과 김희진 교수 연구팀이 코호트 구축과 연구 총괄을 주도하고,

▲명지병원 신경과 정영희 교수팀과 칠곡경북대학교병원 신경과 강경훈 교수팀이 임상 기반 치매코호트 구축에 참여하였으며, ▲한양대학교 의공학과 이제연 교수팀은 AI 기반 조기 예측시스템 개발을 담당했다.

▲경북대학교 수의학과 진희경 교수팀과 한양대학교 디지털의료융합학과 전진용 교수팀은 바이오마커 분석 및 연계 연구를 수행했고, ▲플랫폼 개발은 (주)피플앤드테크놀러지(대표 홍성표)가 맡았다.

 

김희진 교수는 “이번 성과는 한국연구재단 지원을 통해 국내 치매 연구를 데이터 기반 정밀의학으로 도약시키는 중요한 계기”라며 “국내 최초 한국인 치매코호트 자료를 기반으로 한 개방형 연구 플랫폼을 세계적 수준으로 발전시켜, 장차 치매 전주기를 아우르는 연구와 더불어 노쇠·파킨슨병 등 다양한 신경퇴행성질환 연구로 확장해 나가고, 향후에는 대만을 비롯한 동아시아 국가들과의 코호트 연계를 통해 국제 공동연구로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.

 

<그림1> 개방형 플랫폼 ‘ALEAD’ 메인 화면(alead.org)

 

<그림2> AI 기반 조기 예측시스템 모식도