렘수면행동장애 환자 뇌파 활용 ‘치매·파킨슨병 예측’ 가능성 제시
국내 연구진이 렘수면행동장애 환자의 ‘뇌파’를 이용해 치매와 파킨슨병을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하고, 예측력을 검증한 결과가 나왔다. 서울대병원은 신경과 정기영·김한준 교수 및 강동경희대병원 변정익 교수 공동연구팀이 렘수면행동장애 환자의 뇌파를 활용해 신경퇴행성질환 발병 시기와 유형을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다고 4월 2일 발표했다. 연구팀은 먼저 서울대병원에서 수면다원검사를 받은 렘수면장애 환자 233명을 최대 9년간 추적 관찰해 신경퇴행성질환 발병군과 미발병군으로 구분하고, 이들의 뇌파 특성을 비교·분석했다. 이후 신경퇴행성질환 발병과 연관된 뇌파를 사용해 첫 신경퇴행성질환 발병까지 걸린 시간을 예측하는 머신러닝 모델을 설계했다. 테스트 결과, 예측 성능을 나타내는 IBS(낮을수록 우수)와 C-index(높을수록 우수) 수치는 각각 0.113, 0.721로 우수했다. 추가로 연구팀은 발병군의 뇌파만 분석하여 렘수면행동장애가 ‘치매(인지기능 이상)’ 또는 ‘파킨슨병(운동기능 이상)’ 중 어느 유형으로 진행할지 분류하는 머신러닝 모델도 설계했다. 그 결과, 예측 성능을 나타내는 AUROC(곡선아래면적) 수치는 0.901로 우수한 것으로 나타났다.