미국 연구팀이 인공지능(AI) 기반 발화(speech) 바이오마커 분석으로 경도인지장애(MCI) 환자 가운데 6년 내 알츠하이머치매에 걸릴 위험이 있는 환자를 예측하는 기술을 개발했다.

MCI 환자 중 매년 3~15%가 알츠하이머병으로 진행되는 것으로 알려졌다.

미국 보스턴대 연구팀은 최근 발화 데이터에 딥러닝과 자연어 처리(NLP) 기술을 적용해 이 같은 방법을 개발했다고 발표했다. 텍스트 분석만으로 발병 예측이 가능한 게 이 기술의 특징이다.

연구팀은 미국심장학회(ACC)에서 진행하는 대규모 코호트인 ‘프레이밍햄 심장 연구(the Framingham Heart Study)’를 통해 평균 나이 81세인 MCI 환자 166명(남성 59명, 여성 107명)의 신경심리 검사(Neuropsychological Test, NPT) 발화 데이터를 확보했다.

참가자들이 1시간가량 수행한 NPT에는 ▲기억력 ▲이름대기 및 언어 능력 ▲시지각력 ▲추론력 ▲주의력 등 다양한 인지 영역을 평가하는 하위 검사가 포함됐다.

참가자들을 6년간 추적 관찰한 결과 90명은 알츠하이머치매가 진행됐고, 76명은 MCI 환자로 남았다. 알츠하이머치매에 걸린 이들은 대부분 MCI 단계에서 1~3년 사이에 진단받은 것으로 나타났다.

 

 

연구팀이 개발한 기술은 참가자의 발화 데이터를 텍스트로 자동 변환한 뒤 보스턴 이름대기 테스트(BNT), 웩슬러 성인 지능검사(WAIS) 등 8개의 하위 검사에 속한 문장을 분류하고, 이를 구조화한 모델로 분석해 자동으로 평가 결과를 도출한다. 여기에 나이, 성별, 학력, APOE 유전자 등 인구 통계 데이터도 반영했다.

진단 결과는 민감도와 특이도, 정확도로 평가할 수 있다. 예를 들어 임상 대상자 100명 중 정상 40명, 비정상(알츠하이머병이 있는 사람)이 60명이라고 해보자. 진단기기가 정상 40명 중 36명을 정상으로 판별하고 비정상 60명 중 48명을 비정상으로 판별했다면 민감도 80%(48/60), 특이도 90%(36/40), 정확도 84%(84/100)다.

이 기술을 이용해 6년 내 알츠하이머병 진행을 예측한 결과 78.2%의 정확도와 81.1%의 민감도를 달성했다. 다만 특이도는 보통 수준인 75%를 기록했다.

이 기술이 상용화되면 기존 뇌 아밀로이드 양전자방출단층촬영(A-PET)이나 자기공명영상장치(MRI), 뇌척수액(CFS) 분석 등 고비용 검사를 상당 부분 대체할 수 있을 것으로 보인다. 또 거동이 불편한 환자를 대상으로 한 원격 진료에도 도움을 줄 수 있다.

연구팀은 “이 방법은 실험실 및 유전자, 영상 등의 검사 관련 데이터가 필요하지 않기 때문에 비침습적이고 관리하기 쉬운 AI 기반 예측 접근 방식을 제공한다”면서 “원격 진료에 유망한 기술”이라고 평가했다.

또 “이번 연구의 주요 강점은 구조화된 텍스트 데이터에서 추출한 의미론적 특징(semantic features)을 사용한다는 것”이라며 “이 접근법은 모든 언어를 영어로 바꿔 쓰거나 NLP 모델로 전체 파이프라인을 다른 언어로 이전할 수 있는 잠재력이 있다”고 강조했다.

이번 연구 결과는 국제알츠하이머병학회(The Alzheimer's Association International Conference)에서 발간하는 공식 학술지 ‘알츠하이머즈앤디멘시아(Alzheimer's & Dementia)' 최신호에 실렸다.

 

Primary Source

Amini S, Hao B, Yang J, et al. Prediction of Alzheimer's disease progression within 6 years using speech: A novel approach leveraging language models. Alzheimer's Dement. 2024; 1-9. https://doi.org/10.1002/alz.13886