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[연구] “뇌 MRI 질감 분석으로 알츠하이머 조기 예측”

김성화 기자
입력 : 2019-08-01 12:17 수정 : 2019-08-01 12:17

 

세 가지 지표(해마 용적, 해마 질감, 복합 질감)의 알츠하이머병 예측력 비교 평가표
 자료=분당서울대병원

 

[헬스앤라이프 김성화 기자] 뇌 자기공명영상(MRI)의 질감 분석을 통해 알츠하이머병을 조기에 예측할 수 있다는 연구가 국내의료진에 의해 제시됐다.

 

분당서울대병원은 김기웅 정신건강의학과 교수팀이 MRI 영상신호 강도의 공간적 분포 변화에서 추출한 ‘복합 질감 지표’를 이용했을 때 경도인지장애에서 알츠하이머병으로 전환되는 환자를 가장 정확하게 예측할 수 있다는 사실을 확인했다고 1일 밝혔다.

 

알츠하이머병의 진단을 위해서는 뇌 MRI 영상검사 상 위축 소견이 있는지 관찰한다. 하지만 이러한 뇌의 구조적 변화는 이미 치매 증상이 발현된 후에 뚜렷해지기 때문에 조기 진단을 위한 바이오마커로서는 한계가 있다.

 

연구팀은 MRI에서 관찰되는 영상신호 강도의 공간적 분포도가 뇌 용적, 모양, 두께의 변형보다 신경세포의 소실 및 변화를 조기에 반영할 것이라는 가정 하에, 이 공간적 분포를 ‘질감 (texture)’이라는 지표로 산출하고 용적 변화에 비해 알츠하이머병을 더 조기에 감별할 수 있을지 살펴봤다. 특히 알츠하이머병 초기 단계부터 변화를 보이는 뇌의 해마, 설전부, 후측 대상피질로부터 부위별 질감 수치를 추출해 이를 아우르는 ‘복합 질감 지표’를 새롭게 개발했다.

 

해당 지표의 알츠하이머병 예측력을 검증하기 위해 ‘알츠하이머병 신경영상 이니셔티브 2(ADNI2)’의 데이터베이스를 이용해 비질환자 121명, 알츠하이머병 환자 145명으로 구성된 학습용 데이터셋과, 3년간 경도인지장애 상태를 유지한 환자 113명, 기저 평가 1-3년 후 알츠하이머병으로 전환한 초기 경도인지장애 환자 40명, 평가 1년 이내에 알츠하이머병으로 전환한 말기 경도인지장애 환자 41명으로 구성된 검증용 데이터셋을 만들었으며, 곡선하면적(AUC) 수치를 사용해 각 지표들의 알츠하이머병 예측력을 비교 분석했다

 

그 결과 복합 질감 지표는 그간 알츠하이머병의 대표적 뇌영상 지표로 이용됐던 해마 용적에 비해 더 정확하고 빠르게 알츠하이머병 발병을 예측했다. 특히 초기 경도인지장애 단계에서 용적 변화와 비교해 예측정확도의 차이가 큰 것으로 나타났다.

 

김기웅 분당서울대병원 정신건강의학과 교수
사진=분당서울대병원

연구 시작 후 3년간 경도인지장애 상태를 유지한 환자와 1~3년 내에 알츠하이머병으로 전환한 초기 경도 인지 장애 환자의 데이터를 통해 분석했을 때, 복합 질감 지표의 곡선하면적(AUC)은 0.817로, 해마 용적 지표의 0.726보다 우수한 예측력을 보였다.

 

김기웅 교수는 “이번 연구는 알츠하이머병을 조기에 예측할 수 있는 새로운 지표를 가장 널리 이용되고 있는 MRI 검사를 이용해 마련하고 검증했다는 점에 의의가 있다”며 “가까운 미래에는 뇌 MRI 영상 빅데이터를 기반으로 뇌의 용적, 모양, 피질 두께와 함께 질감 정보까지 심화 학습시켜 인공지능을 통한 알츠하이머병의 조기 진단 기법이 크게 발전하게 될 것”이라고 전망했다.

 

이어 김 교수는 “향후 알츠하이머병 이외에 치매를 유발하는 다른 뇌 질환이나 정신장애를 진단하는데 질감 지표를 활용할 수 있을지 검증하는 연구를 계속할 예정”이라고 덧붙였다.

 

한편 이번 연구 결과는 국제학술지 < J Psychiatry Neurosci > 최신호에 게재됐다.

 

 

******아래는 논문 원본 일부 발췌본 (Downloaded from J Psychiatry Neurosci)

 

Magnetic resonance imaging texture predicts progression to dementia due to Alzheimer disease earlier than hippocampal volume

 

Subin Lee, BS, Hyunna Lee, PhD, Ki Woong Kim, MD, PhD

 

Abstract

 

Background

Early identification of people at risk of imminent progression to dementia due to Alzheimer disease is crucial for timely intervention and treatment. We investigated whether the texture of MRI brain scans could predict the progression of mild cognitive impairment (MCI) to Alzheimer disease earlier than volume.

 

Methods

We constructed a development data set (121 people who were cognitively normal and 145 who had mild Alzheimer disease) and a validation data set (113 patients with stable MCI who did not progress to Alzheimer disease for 3 years; 40 with early MCI who progressed to Alzheimer disease after 12–36 months; and 41 with late MCI who progressed to Alzheimer disease within 12 months) from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. We analyzed the texture of the hippocampus, precuneus and posterior cingulate cortex using a grey-level co-occurrence matrix. We constructed texture and volume indices from the development data set using logistic regression. Using area under the curve (AUC) of receiver operator characteristics, we compared the accuracy of hippocampal volume, hippocampal texture and the composite texture of the hippocampus, precuneus and posterior cingulate cortex in predicting conversion from MCI to Alzheimer disease in the validation data set.

 

Results

Compared with hippocampal volume, hippocampal texture (0.790 v. 0.739, p = 0.047) and composite texture (0.811 v. 0.739, p = 0.007) showed larger AUCs for conversion to Alzheimer disease from both early and late MCI. Hippocampal texture showed a marginally larger AUC than hippocampal volume in early MCI (0.795 v. 0.726, p = 0.060). Composite texture showed a larger AUC for conversion to Alzheimer disease than hippocampal volume in both early (0.817 v. 0.726, p = 0.027) and late MCI (0.805 v. 0.753, p = 0.019).

 

Limitations

This study was limited by the absence of histological data, and the pathology reflected by the texture measures remains to be validated.

 

Conclusion

Textures of the hippocampus, precuneus and posterior cingulate cortex predicted conversion from MCI to Alzheimer disease at an earlier time point and with higher accuracy than hippocampal volume.

 

※ 출처 J Psychiatry Neurosci


ksh2@healthi.kr


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