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[실시간뉴스][헬스S] 노인성 잠꼬대? '뇌파'로 치매·파킨슨병 예측

온카뱅크관리자

2024-04-10 05:44:08

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">국내 연구진, 렘수면행동장애 환자 뇌파 활용 <br> 뇌파 기반 머신러닝 모델 설계 <br>"발병 시기·유형 예측 정확도 우수"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="xvpmv8zTVP">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="yxc2xvwMf6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="국내 연구진이 뇌파를 통해 치매와 파킨슨병을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하면서 질병의 발병 시기와 유형을 예측할 수 있게 됐다. 사진은 기사와 직접적인 관련 없음. /사진=이미지투데이" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202404/10/moneyweek/20240410050147175zzio.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="QXFDhVUlKQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202404/10/moneyweek/20240410050147175zzio.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            국내 연구진이 뇌파를 통해 치매와 파킨슨병을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하면서 질병의 발병 시기와 유형을 예측할 수 있게 됐다. 사진은 기사와 직접적인 관련 없음. /사진=이미지투데이
           </figcaption>
          </figure>
          <div dmcf-pid="WimPiHCnf8" dmcf-ptype="general">
           렘수면행동장애 치료의 난제로 여겨졌던 신경퇴행성질환 발병을 예측할 실마리가 제시됐다. 국내 연구진이 렘수면행동장애 환자의 뇌파를 이용해 치매와 파킨슨병을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하면서다.
          </div>
          <p dmcf-pid="YmXjmBtsq4" dmcf-ptype="general">정기영·김한준 서울대병원 신경과 교수·변정익 강동경희대병원 교수 공동연구팀은 렘수면행동장애 환자의 뇌파를 활용해 신경퇴행성질환 발병 시기와 유형을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다고 10일 발표했다.</p>
          <p dmcf-pid="GXbSXeVZKf" dmcf-ptype="general">노인성 잠꼬대로도 불리는 렘수면행동장애는 꿈속의 행동이 현실로 표출되면서 자는 동안 소리를 지르거나 몸부림치는 행동이 나타나는 수면장애다. 매년 렘수면행동장애 환자의 6%는 치매·파킨슨병 등 신경퇴행성질환으로 진행된다고 알려져 언제, 어떤 유형으로 발병할지 예측하기 어려웠다.</p>
          <p dmcf-pid="HPjKPlEQVV" dmcf-ptype="general">연구팀은 서울대병원에서 수면다원검사를 받은 렘수면장애 환자 233명을 최대 9년간 추적 관찰해 신경퇴행성질환 발병군과 미발병군으로 구분하고 이들의 뇌파 특성을 비교분석했다.</p>
          <p dmcf-pid="Xbd0bDLKV2" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p dmcf-pid="Z4gq4IA8q9" dmcf-ptype="general">추가로 연구팀은 발병군의 뇌파만 분석해 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.</p>
          <p dmcf-pid="5wGawz5rBK" dmcf-ptype="general">이 연구 결과는 대규모 코호트에서 뇌파를 활용해 예측하기 어려웠던 렘수면행동장애 환자의 예후를 일찍이 파악할 수 있다는 가능성을 제시해 의미가 크다고 연구팀은 강조했다.</p>
          <p dmcf-pid="1PjKPlEQ2b" dmcf-ptype="general">정 교수는 "이번 연구에서 인공지능 기술 기반으로 개발된 신경퇴행성질환 예측 모델을 활용하면 의료진은 렘수면행동장애 환자 중 치료가 필요한 대상을 조기 선별하고, 환자는 맞춤형 진료를 받을 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.</p>
          <p dmcf-pid="timPiHCn2B" dmcf-ptype="general">김선 기자 sun24@mt.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
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