이 연구는 치매 발병 위험을 조기에 예측할 수 있는 새로운 비침습적 검사법을 제시한다. 연구진은 기능성 자기공명영상(rs-fMRI)을 통해 치매 발병 위험을 진단 전 9년 전부터 80% 정확도로 예측할 수 있음을 보였다.
rs-fMRI는 뇌 내 혈액 산소 수준 변화를 측정하여 뇌 영역 간 기능적 연결성을 파악한다. 연구진은 이를 바탕으로 치매 발병 위험을 예측하는 기계학습 모델을 개발했다. 이 모델은 치매 환자군과 정상군의 뇌 연결성 패턴 차이를 학습하여, 개인의 치매 발병 시기를 실제 진단 시점과 약 2년 이내의 오차로 예측할 수 있었다.
이는 기존 기억력 검사나 뇌 구조 측정 지표보다 월등한 예측력을 보인다. 또한 아밀로이드 베타나 타우 단백질 축적과 같은 생물학적 지표들은 증상 발현 시에만 유용하지만, 이 모델은 증상 발현 전 수년 내 치매 발병 위험을 조기에 감지할 수 있다는 점에서 의의가 크다.
연구진은 이 모델이 향후 치매 예방 및 조기 치료에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 사회적 고립이 치매 발병 위험과 관련이 있다는 점을 발견했는데, 이는 사회적 고립이 치매의 원인이 될 수 있음을 시사한다.
To Another Language
from source content
www.medscape.com
Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ
by Pauline Ande... lúc www.medscape.com 06-11-2024
https://www.medscape.com/viewarticle/novel-method-able-predict-if-when-dementia-will-develop-2024a1000aw4Yêu cầu sâu hơn