ATN 및 뇌 연령 지표 기반 알츠하이머 치매 진행 예측 연구

Alzheimer’s progression prediction based on ATN framework and brain age

연구 내용

혈장 및 영상 ATN 바이오마커와 뇌 연령 지표를 조합해 인지저하를 예측하는 통합 모델을 구축하는 연구

강성훈 연구실은 알츠하이머 병의 진행을 ATN 프레임워크와 뇌 연령 지표로 정량화하는 접근을 수행합니다. 혈장 Aβ 및 p-tau, 신경퇴행 표지(NfL)와 영상 기반 Aβ·tau 및 구조 MRI 지표의 예후적 관련성을 비교하고, 모달리티 간 조합이 예측 성능에 미치는 영향을 평가합니다. 또한 알고리즘 기반 brain age index를 활용해 심혈관대사 요인에 의해 나타날 수 있는 뇌 노화 가속 신호를 분석합니다.

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연구 흐름

초기에는 K-ROAD 코호트의 장기 인지추적 자료를 기반으로 혈장 A/T/N 바이오마커와 영상 바이오마커의 예후 관련성을 비교하는 분석 체계를 구축했습니다. 이후에는 tau 표지의 예측 기여가 두드러지는 양상을 확인하고, Aβ·tau 중심 조합에 신경퇴행 지표를 추가했을 때의 성능 변화를 다중회귀 모델로 검증했습니다. 최근에는 brain age index를 통해 심혈관대사 요인이 인지무증상 단계의 뇌 노화 지표에 미치는 영향을 성별·국가별로 구분해 해석하는 방향으로 확장하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

혈장 기반 예후 스코어링
tau PET 대상자 선별
다중모달 바이오마커 조합
인지추적 임상시험 설계
고위험군 모니터링
맞춤형 개입 타이밍 도출
위험 예측 임상 의사결정 지원
바이오마커-경로 매개 분석
ATN 기반 연구 엔드포인트 표준화
성별·연령 보정 예측 모델