본 과제는 체액 기반 치매 조기진단키트(4종 바이오마커)를 만들고, 임상 데이터를 모아 인공지능으로 조기진단 알고리즘을 검증하는 연구임.
연구 목표는 조기진단키트의 유효성 평가 탐색 및 확증 임상시험 수행, AI 기반 치매 조기진단 알고리즘 유효성 평가임. 핵심 연구 내용은 탐색 임상시험(단일기관, 단일눈가림, 전향적 임상시험, 총 100명 이상)에서 eCRF 구축, 비즙·혈액 채취, 뇌영상(MRI brain segmentation and extraction, PET-MRI co-registration, 뇌실질내 Aβ 정량화) 정밀 분석 수행과 확증 임상시험(다기관, 총 250명 이상) 수행, 랜덤 포레스트 + Xgboost 앙상블 지도학습, 70% 학습/30% 테스트로 정확도·민감도·특이도 및 explainability 검증임. 기대 효과는 비침습적 AD 진단기기 상용화 근거 확보, 치매 예방·초기진단 기여 및 정밀의료·치료제 효능평가로의 확장 가능함.
▶ 최종 연구목표- 기계학습 기반 융합바이오 플랫폼 개발을 통한, 치매와 뇌출혈의 원인인 뇌아밀로이드혈관병증의 개인별 위험도 제시 및 임상적 유용성 평가▶ 상세 연구목표? 알츠하이머병 치매군, 혈관성 치매군, 뇌출혈군, 정상군 (각 군별 100명 이상, 총 400명 이상)에서,1) 혈액 내 Aβ (Aβ40, Aβ42)를 정량화하여 기존 뇌아밀로이드혈관병증의...