국내 연구진이 한국인 치매코호트 데이터를 기반으로 국내 최초 개방형 DB 플랫폼과 인공지능(AI) 기반 조기 예측시스템을 개발했다고 26일 밝혔다.

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. 

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.

한편 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.