‘노인성 잠꼬대’로 불리는 렘수면행동장애는 꿈속의 행동이 현실로 표출되면서 자는 동안 소리를 지르거나 몸부림치는 행동을 보이는 수면 질환이다. 매년 렘수면행동장애 환자의 6%는 치매나 파킨슨병 등 신경퇴행성질환으로 진행하는 것으로 알려져 있는데, 언제 어떤 유형으로 발병할지 예측하기는 어려웠다.
국내 공동 연구진이 렘수면행동장애 환자의 뇌파를 활용해 치매와 파킨슨병 발병을 높은 정확도로 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 이 AI 모델을 이용하면 신경퇴행성질환의 발병 시기와 유형을 미리 알 수 있어 치료 대상의 조기 선별과 맞춤형 진료가 가능할 것으로 기대된다.
서울대병원 신경과 정기영·김한준 교수와 강동경희대병원 변정익 교수 등 공동 연구팀은 수면다원검사를 받은 렘수면행동장애 환자 233명을 최대 9년간 추적 관찰해 신경퇴행성질환 발병 그룹과 미발병 그룹으로 구분하고 뇌파 특성을 비교 분석했다. 이후 신경퇴행성질환 발병과 연관된 뇌파를 사용해 첫 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 분석해 렘수면행동장애가 치매(인지기능 이상) 또는 파킨슨병(운동기능 이상) 중 어느 유형으로 진행할지 분류하는 머신러닝 모델도 설계했다. 그 결과 예측 정확도를 나타내는 AUROC(곡선아래면적) 수치가 0.91로 높았다. AUROC 값은 1에 가까울수록 성능이 좋다.
신경퇴행성질환 발병 시기 및 유형 예측 AI 모델은 공통적으로 ‘뇌파 둔화’ 관련 특성의 중요성이 높았다. 뇌파는 저주파(델타·세타파)가 증가하거나 고주파(감마·베타파)가 감소할 경우 둔화한다. 신경퇴행성질환 발병군은 미발병 그룹보다 뇌파가 둔화했고 발병군 중에서 치매가 파킨슨병보다 뇌파가 둔화하는 양상을 보였다. 이런 느린 뇌파 양상은 신경 퇴행의 시작을 의미하므로, 주의가 필요하다는 게 연구팀의 설명이다.
연구팀은 “대규모 코호트(동일 집단)에서 뇌파를 활용하면 예측하기 어려웠던 렘수면행동장애 환자의 예후를 일찍이 파악할 수 있다는 가능성을 처음으로 제시했다”고 밝혔다.
정기영 교수는 29일 “AI 기술 기반으로 개발된 신경퇴행성질환 예측 모델을 통해 렘수면행동장애 환자 중 치료가 필요한 대상을 보다 빨리 발견해 내고, 그에 맞는 진료를 할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘수면(SLEEP)’ 최신호에 발표됐다.
민태원 의학전문기자 twmin@kmib.co.kr
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