연구에 따르면, 인공지능 분석을 통한 3D 안구 스캔은 파킨슨 병의 징후를 감지할 수 있다.
연구에 따르면, 인공지능 분석으로 3D 안구 스캔으로 파킨슨 병 감지 가능
새로운 연구에 따르면, 안과 클리닉과 상업용 안경점에서 사용되는 3D 눈 스캔이 임상 증상이 나타나기 약 7년 전 파킨슨병의 징후를 감지하는 데 도움이 될 수 있다고 밝혀졌습니다.
눈 데이터를 사용하여 건강 상태를 확인하는 것은 의학계에서 새로운 것이 아닙니다. 그러나 최근에는 안구 건강 모니터링 기술과 컴퓨팅 파워의 발전으로 진단 범위가 확대되었습니다.
광학 응집도 단층촬영(Optical Coherence Tomography, OCT)이라고 알려진 3D 스캔 유형은 이러한 진전에 중요한 역할을 담당했습니다. OCT 스캔은 레티나(눈의 뒷부분)의 교차 단면을 매우 자세하게 보여줍니다. 한 분의 천분의 일 밀리미터에 해당하는 세부 정보를 1분 이내에 제공합니다. 이러한 스캔은 피부 아래의 세포층을 관찰하기 위한 유일한 비침습적인 방법입니다.
연구의 일환으로 UCL과 런던의 무어필즈 안과병원(Moorfields Eye Hospital)의 연구팀은 AI를 사용하여 AlzEye와 UK Biobank 데이터베이스에서 OCT 스캔을 분석했습니다. 이 데이터베이스는 각각 154,830명과 67,311명의 개인 정보를 포함하고 있습니다.
결과는 파킨슨병 환자에서 망막의 젤리온 세포-내망상층(GCIPL)이 더 얇다는 이전 연구 결과를 확인했습니다. 데이터는 내핵층(INL)의 위축도를 보여줍니다. 더욱이, 연구자들은 양측 모두의 두께가 질병의 발전과 관련이 있다는 것을 발견했습니다.
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추가 연구가 필요하지만, 주 저자인 Siegfried Wagner 박사는 이 방법이 곧 파킨슨병 위험군 개인들을 대상으로 사전 스크리닝 도구로 사용될 수 있기를 희망합니다.
그는 “증상이 나타나기 전에 여러 질병의 징후를 찾을 수 있다는 것은 앞으로 사람들이 일부 질환을 예방하기 위한 생활 습관 변경을 할 시간이 생길 수 있고, 임상 의사들은 인생을 바꾸는 신경변성 질환의 발병과 영향을 지연시킬 수 있게 될 것입니다,”라고 말했습니다.
한편, 본 연구의 공동 저자인 Pearse Keane 교수를 중심으로 한 연구 그룹은 UK Research and Innovation으로부터 자금 지원을 받아 기초 모델을 확장하고 검증하고 있습니다.
본 연구는 “안구유전체학”이라는 새로운 분야의 가치를 높이는데 기여했습니다. 이 분야는 기계 학습과 눈 스캔 데이터를 활용하여 알츠하이머병과 다발성 경화증과 같은 질병의 징후를 발견합니다.
