인공신경망 기술을 활용한 알츠하이머병 예측 방법

KISTI 미리안『글로벌동향브리핑』 2010-03-02

사람들에 있어서 경미하게 나타나기 시작하는 일종의 인지장애(CI;cognitive impairment)는 종종 초기 알츠하이머 질병의 징후로 인식되어 왔다. 이러한 인지장애서 나타나는 위험요소에 대한 일반적인 분석 작업들은 개인들의 성향을 파악하면서, 효과적인 초기치료 유무를 평가하는데 있어서 중요한 부분 중의 하나이다. 알츠하이머 질병에 관한 저널(Journal of Alzheimer`s Disease) 2010년 2월호에 실린 논문에서는 인공신경망 기술을 활용하여 이러한 질병을 일으키는 요인간의 원인들에 대한 관계를 분석하고 신경망에 있어서의 문제점을 진단할 수 있는 방법에 대하여 다음과 같이 제시하고 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 가지는 고차원의 상호 처리 방법에 영감을 받아 개발된 컴퓨터 알고리즘이다. 사람의 뇌와 같이, 본 알고리즘은 패턴을 인식할 수 있고, 데이터를 관리하고 학습도 가능하며, 데이터 분석을 통한 이러한 특성들은 독립변수와 종속변수간의 복잡한 관계들을 탐색할 수 있는 것이 가능하다. 일반적으로 복잡한 데이터 집단에 노출되었을 때, 시계열과 출력 작용간의 근본적인 메커니즘을 인식할 수 있고, 기존의 통계방법을 사용할 때 인식하기 힘들었던 숨겨진 관계들도 인식할 수 있는 것이 커다란 장점중의 하나이다. 이와 같은 인공신경망 기법을 사용하여 이탈리아 제노바 대학의 Massimo Tabaton이 이끄는 연구팀에서는 22가지 변수들을 분석하였는데, 이러한 분석을 통하여 인지장애를 가진 환자들에게 있어서 알츠하이머 질병이 가지는 위험요인들을 다음과 같이 분석할 수 있었다. 본 분석은 고혈당을 가진 apoE4 게노유형의 여성 환자들을 대상으로 실시하였는데, 인지장애를 가지게 되는 경우 2년 내에 알츠하이머병으로 발전한다는 사실을 예측하는데 있어서 고혈당이나 특정 게노유형과 같은 요인들이 매우 밀접한 관련이 있음을 발견할 수 있었다. Tabaton 교수와 그의 동료들은 다음과 같이 논평하고 있는데, 이와 같은 발견이 임상학적으로 매우 의미가 있다고 말하면서, 유전학적 변이 요인들이 용이하게 관찰될 수 있고, 다른 생물학적 지표, 개인의 건강이력, 환경에 대한 노출여부등을 활용하여 특정 개인들의 맞춤형 리스크 프로파일을 작성하는데 기여할 수 있다고 말하고 있다. 치료방법과 예방방법간의 조율의 효율성을 추산할 수 있는 의미 있는 결과로 여겨지는 것이다. 인공신경망을 통하여 의미 있는 결과를 도출할 수 있었던 이번 연구를 통하여 건망증이 알츠하이머병으로 전환될 수 있는 부분에 있어서의 생물학적 요인들과 유전학적 요인들이 무엇인지를 조명할 수 있었고, 새로운 치료방법 개발을 위한 방향을 도출할 수 있었다고 연구자들은 평가하고 있다. 출처 : http://www.sciencedaily.com/releases/2010/03/100301111409.htm