중국 연구진이 망막의 미세혈관 이미지를 활용해 조발성 알츠하이머병(EOAD)과 경도인지장애(MCI)를 발견하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.
‘뇌의 창(窓)’으로 불리는 눈의 망막은 치매 초기 단계에서 신경 퇴행 및 미세혈관 변화 관련 정보를 제공해 주는 것으로 알려져 있다. 알츠하이머병 환자에게서는 이를 비롯해 망막 주변의 구조적 변화가 확인된다는 연구들이 있다.
하지만 치매 조기 발견에 초점을 맞춘 연구는 거의 이뤄지지 않았다는 게 연구팀의 설명이다. 앞선 연구들은 ‘컬러 안저 사진(Color Fundus Photography, CFP)’을 활용했는데, 이를 통해 알츠하이머병 초기 병리와 관련된 미세혈관 변화를 포착하기에는 해상도가 너무 낮았다는 것이다.
연구팀은 모세혈관 등 망막 미세혈관을 고해상도로 영상화한 ‘광간섭단층촬영 혈관조영술(Optical Coherent Tomographic Angiography, OCTA)’ 이미지를 AI 기술과 결합해 EOAD·MCI를 조기에 감지하는 딥러닝 모델 ‘Eye-AD’를 개발했다.
연구팀에 따르면, 이 모델은 OCTA 데이터의 고유한 특성을 활용, 치매가 망막과 맥락막(choroid) 혈관에 미치는 영향을 분석해 EOAD·MCI를 빠르게 식별하는 성능을 보였다.
이번 연구에서는 참가자 총 1,671명의 OCTA 이미지 5,751개가 사용됐고, 연구 데이터는 OCTA 기반 EOAD 검출 데이터(내부: ROAD-I, 외부: ROAD-II)와 MCI 검출 데이터(내부: ROMCI-I, 외부: ROMCI-II)로 구성됐다.
ROAD-I과 ROMCI-I은 모델 개발 및 내부 테스트에 사용됐고, ROAD-II과 ROMCI-II는 외부 테스트에만 쓰였다.
그 결과, 이 모델을 통해 EOAD의 진단 정확도(AUC)는 ROAD-I 0.9355, ROAD-II 0.9007이 나왔다. MCI의 AUC는 ROMCI-I 0.8630, ROMCI-II 0.8037의 결과를 도출했다.
연구팀은 “망막의 미세혈관이 대뇌 미세순환을 반영한다는 점을 고려하면 망막 변화가 근본적 대뇌 변화를 반영한다고 보는 게 타당하다”며 “이 변화가 인지기능 저하 초기에는 미미할 수 있지만 치매가 진행되면서 증가한다”고 설명했다.
또 “복잡하고 비용이 많이 드는 기존 진단 프로토콜보다 비용이 저렴하고 신속하면서 간단해 소규모 병원이나 지역사회 검진 프로그램에서 실현 가능성이 더 크다”고 강조했다.
이번 연구 결과는 지난 20일(현지 시간) 영국 ‘네이처(Nature)’ 계열 국제 학술지인 ‘npj 디지털 의학(npj digital medicine)’ 온라인판에 실렸다.
Primary Source
Hao, J., Kwapong, W.R., Shen, T. et al. Early detection of dementia through retinal imaging and trustworthy AI. npj Digit. Med. 7, 294 (2024). https://doi.org/10.1038/s41746-024-01292-5
디멘시아뉴스(DementiaNews) 이석호 기자 2024.10.22 18:31