새로운 접근법은 치매 진단의 중요한 격차를 해소하고 조기 발견 및 치료를 변화시켜 궁극적으로 환자 결과를 개선할 수 있는 비침습적 바이오마커를 제공합니다.
출처: 게티 이미지.
치매를 정확하게 진단하는 것은 노화의 정상적인 영향을 구별하는 것부터 다양한 근본 원인과 증상의 주관적 특성을 탐색하는 것까지 오랫동안 어려운 작업이었습니다 .
또한, 영향을 받은 사람은 자신의 인지 변화를 인식하지 못하여 조기 경고 신호를 간과할 수 있습니다.
그러나 연구자들이 진단 전 최대 9년까지 80% 이상의 정확도로 치매 발병을 예측할 수 있는 새로운 방법을 개발해 현재 시행되는 기억력 테스트나 뇌수축 측정보다 더 정확한 치매 예측 방법을 제시했다.
연구자들은 뇌의 '기본 모드 네트워크'(DMN)의 변화를 감지하기 위해 기능적 MRI(fMRI) 스캔을 분석하여 예측 테스트를 개발했습니다.
DMN은 뇌의 영역을 연결하여 특정 인지 기능을 수행하며 알츠하이머병의 영향을 받는 최초의 신경망입니다.
연구 공동 저자이자 모나쉬 대학교 심리 과학부 및 터너 뇌 및 정신 건강 연구소의 부교수인 Adeel Razi는 이제 의료 종사자들이 더 일찍 치료법을 제공할 수 있기 때문에 새로운 테스트가 게임 체인저라고 말했습니다.
Razi 부교수는 “누가 치매에 걸릴지 미리 예측하는 새로운 방법은 게임 체인저가 되어 질병 과정 초기에 치료법 개발을 가능하게 할 것이라고 말했습니다.
“대규모 데이터 세트와 고급 fMRI 기술을 활용함으로써 이제 증상이 나타나기 몇 년 전에 치매 위험이 높은 개인을 식별할 수 있어 사전 예방적이고 개인화된 의료 전략의 기반이 마련되었습니다.
이 혁신적인 접근법은 치매 진단의 중요한 격차를 해소하고 조기 발견 및 치료를 변화시켜 궁극적으로 환자 결과를 개선할 수 있는 비침습적 바이오마커를 제공합니다.
런던 퀸 메리 대학의 찰스 마샬(Charles Marshall) 교수가 이끄는 이번 연구의 연구자들은 각 환자의 뇌 연결 패턴을 기반으로 치매 확률을 할당했습니다.
그들은 이러한 예측을 영국 바이오뱅크(UK Biobank)의 의료 기록과 비교했으며, 이 모델이 진단 전 최대 9년까지 치매 발병을 80% 이상의 정확도로 정확하게 예측했다는 사실을 발견했습니다.
이 연구는 또한 DMN의 변화가 알려진 치매 위험 요인과 연관되어 있는지 여부도 조사했습니다.
그들은 알츠하이머병에 대한 유전적 위험이 DMN 연결성 변화와 강한 상관관계가 있다는 사실을 발견했으며, 이는 알츠하이머병에 대한 특이성을 암시합니다.
또한 사회적 고립은 DMN 연결에 영향을 미치고 잠재적으로 치매 위험을 증가시키는 잠재적 위험 요소로 확인되었습니다.
Marshall 교수는 “우리가 개발한 뇌 기능 측정을 통해 누군가가 실제로 치매에 걸릴지, 얼마나 빨리 발병할지에 대해 훨씬 더 정확하게 알 수 있어 향후 치료로 혜택을 받을 수 있는지 확인할 수 있기를 바랍니다.
-AAP와 함께.