알츠하이머병(AD)은 문제 해결, 기억, 언어, 일상 활동을 포함하여 인지 및 신체 기능이 빠르게 악화되는 질환이다. 경도인지장애(MCI)는 AD의 위험 인자로 간주되며, MCI에 대한 조기 진단과 치료는 AD의 진행 속도를 늦추는 데 도움이 될 수 있다. 뇌파검사(EEG) 분석은 MCI 및 AD 진단을 위한 바이오마커를 개발하는 도구로서 점점 더 인기를 얻고 있다. 건강한 고령자와 비교했을 때 AD 환자에서는 EEG 패턴의 매우 뚜렷한 차이가 나타나지만, MCI에 대해서는 아직 결론이 불충분하다. 본 연구는 눈을 감은 상태에서 MCI 환자( n = 12)와 인지적으로 건강한 대조군(HC)( n = 13)의 휴식 상태 EEG 특징을 조사하고자 하였다. EEG 데이터는 스펙트럼 파워, 복잡도, 기능적 연결성 및 그래프 분석을 이용해 분석하였다. 그 결과 HC와 MCI 집단 간 EEG 스펙트럼 파워에는 유의한 차이가 없었다. 그러나 HC에 비해 MCI 집단에서는 뇌의 복잡도와 네트워크에서 유의한 변화가 관찰되었다. MCI 환자에서는 중간 측두엽의 복잡도가 낮았고, θ 및 α 대역에서의 전역 효율(global efficiency)이 낮았으며, β 대역에서의 국소 효율(local efficiency)은 높았다. 또한 전두 θ 대역에서의 노드 효율(nodal efficiency)이 낮았고, HC 집단에 비해 소세계(small-world) 네트워크 위상 토폴로지가 덜 나타났다. 관찰된 이러한 차이는 MCI 진행과 관련된 기저 신경병리학적 변화와 연관될 수 있다. 본 연구의 결과는 MCI 진단을 위한 유망한 도구로서 네트워크 분석의 잠재력을 강조한다.

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