인공지능 활용한 혈액 검사, 파킨슨병 증상 발현 7년 전 예측 가능

SeoulUCL과 괴팅겐 대학 의료 센터의 연구진은 파킨슨병을 증상이 나타나기 최대 7년 전에 발견할 수 있는 혈액 검사를 개발했습니다. 이 검사는 인공지능(AI)을 활용하여 혈액 샘플을 분석합니다.

파킨슨병은 전 세계적으로 약 1,000만 명에게 영향을 미칩니다. 이 질환은 흑색질이라고 불리는 뇌의 일부에서 세포가 죽기 때문에 발생합니다. 이 뇌 부위는 우리의 움직임을 조절합니다. 파킨슨병은 알파 시누클레인이라는 단백질의 축적으로 인해 발생합니다. 현재 치료는 떨림, 느린 움직임, 보행 문제, 기억력 문제와 같은 증상이 나타난 후에 시작됩니다.

질병을 조기에 발견하면 뇌 세포를 보호하고 질병의 진행을 늦추거나 멈출 수 있는 치료가 가능해집니다. UCL 그레이트 오몬드 스트리트 아동 건강 연구소의 케빈 밀스 교수는 조기 진단이 매우 중요하다고 말했습니다. 그는 증상이 나타나기 전에 질병을 발견하는 것이 새로운 치료법을 시도하는 데 필수적이라고 언급했습니다.

네이처 커뮤니케이션즈에 발표된 연구에 따르면, 기계 학습은 8개의 혈액 바이오마커를 분석하여 파킨슨병을 100%의 정확도로 진단할 수 있다고 밝혀졌습니다. 또한, 누구에게 이 병이 발생할지를 예측하는 것도 가능하다고 합니다.

다음은 연구 결과 요약입니다:

• 연구진은 빠른 안구 운동 행동 장애(iRBD)를 가진 72명의 환자의 혈액을 분석했습니다.
• iRBD 환자 중 약 75-80%는 파킨슨병과 같은 뇌 질환을 발전시킵니다.
• AI 도구는 이들 환자의 79%가 파킨슨 환자와 유사한 프로필을 가지고 있음을 확인했습니다.
• 연구팀은 이 환자들을 10년 간 추적했으며, AI의 예측은 임상 결과와 일치했습니다.

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연구진은 검사 결과의 정확성을 확인하기 위해 환자들과 소통하고 있다. 본 연구는 괴팅겐 대학병원의 마이클 바틀 박사와 런던 대학교 칼리지의 제니 헬크비스트 박사가 이끌었다. 연구자들은 파킨슨병이 의심되는 환자를 조기에 발견하면 더 빠른 치료가 가능해지고, 병의 진전을 늦출 수 있다고 생각하고 있다.

이 혈액 검사는 염증 징후와 단백질 분해를 확인하여 질병을 진단하는 데 사용됩니다. 이러한 징후는 새로운 치료법 개발에 도움이 될 수 있습니다. UCL의 교수인 카일라쉬 바티아와 그의 팀은 이 검사를 Gaucher 병과 관련된 유전적 돌연변이를 가진 사람들을 포함하여 파킨슨병이 발생할 가능성이 높은 사람들에게 적용하고 있습니다.

팀은 간단한 혈액 반점 검사를 개발하고자 합니다. 카드에 한 방울의 혈액을 떨어뜨리면 분석을 위해 실험실로 보낼 수 있습니다. 이 프로젝트를 시작하기 위해 자금을 찾고 있습니다.

이 연구는 EU Horizon 2020 보조금, 파킨슨병 재단: UK, 국립보건복지연구소의 GOSH 생의학 연구 센터, 그리고 Szeben-Peto 재단의 지원을 받았습니다. 파킨슨병 재단의 David Dexter 교수는 이번 연구가 큰 진전을 이뤘다고 말합니다. 그는 이 연구가 다계통위축증이나 루이소체 치매와 같은 유사한 상태와 파킨슨병을 구별하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

바이오마커를 찾기 위한 혈액 검사는 요추 천자보다 덜 침습적입니다. 이 새로운 검사는 파킨슨병 진단을 더 쉽고 접근 가능하게 만들 수 있습니다.