알츠하이머 초기 단계에서 진행 정확히 예측할 수 있어

• 전남대학교 연구팀 ‘알츠하이머·파킨슨’ 진행 예측 인공지능 모델 개발
• 파킨슨병 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 중요한 역할 기대

▲전남대학교 연구팀, 알츠하이머·파킨슨병 진행 예측 인공지능 모델 개발

전남대학교 연구팀이 알츠하이머와 파킨슨병 진행을 예측하는 인공지능 모델을 개발해 화제다. 

전남대 양형정(인공지능융합학과). 김자혜(핵의학과) 두 교수가 이끌고, Duy-Phuong Dao, Yishan Jiang 등의 박사과정생이 함께한 연구팀은 이와 관련된 두 편의 논문을 세계적 저널인 ‘IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics’에 잇따라 게재했다. 

해당 저널은 JCR 상위 5.4%에 해당하는 SCIE급 국제학술지로, 이들의 논문은 온라인판에 먼저 공개된 후, 저널에 실릴 예정이다. 

▲전남대학교 연구팀, 알츠하이머·파킨슨병 진행 예측 인공지능 모델 개발

기존의 알츠하이머 진행 예측 연구는 주로 MRI 또는 PET 등 단일 영상 데이터에 의존했으나, 이번 연구는 여러 신경영상 데이터를 결합해 새로운 AI 모델(LMDP-Net)로 다중 모달리티 데이터를 분석했다는 점이 특징이다. 이를 통해 알츠하이머의 초기 단계에서 질병 진행을 보다 정확히 예측할 수 있게 됐다.

파킨슨병 진행 예측 연구 또한 다중 모달리티 데이터를 활용해 질병의 진행 과정을 더욱 정밀하게 예측하는 방법을 제시했다. 연구 결과, 임상 데이터와 신경영상, 바이오마커를 결합할 때 파킨슨병 예측 정확도가 크게 향상된 것으로 나타났다. 이는 파킨슨병 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

이 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘인공지능융합혁신인재양성사업’ 및 ‘대학ICT연구센터’ 지원을 받아 인공지능 융합 연구의 하나로 수행됐다. 인공지능과 의료 분야의 융합이 실제 임상에서 활용될 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받고 있다. 

*논문 원제: 
1. Longitudinal Alzheimer’s Disease Progression Prediction with Modality Uncertainty and Optimization of Information Flow (Duy-Phuong Dao, Hyung-Jeong Yang*, Jahae Kim, Ngoc-Huynh Ho)
2. Power of Multi-Modality Variables in Predicting Parkinson\u2019s Disease Progression (Yishan Jiang, Hyung-Jeong Yang, Jahae Kim, Zhenzhou Tang, Xiukai Ruan)

 

알츠하이머 초기 단계에서 진행 정확히 예측할 수 있어