1000만명 의료기록으로 알츠하이머 예측…새 플랫폼 개발

약 1000만명의 전자의무기록을 활용해 알츠하이머병의 발병 위험을 예측하는 새로운 데이터 플랫폼이 개발됐다.

18일(현지시간) 미국 컬럼비아대 메일맨 공중보건대학 연구팀은 국제학술지 '알츠하이머와 치매'에 이 같은 내용의 'M3AD 연구 및 실제 데이터 메타플랫폼' 프로젝트를 발표했다. 이번 연구는 알츠하이머 예방과 치료법 발견을 가속할 것으로 기대된다.

이 플랫폼은 뉴욕, 시카고, 마이애미 등 미국 3개 도시의 의료 시스템에서 약 1000만명의 전자의무기록(EHR)을 통합한 것이다. 여기에는 약 6만명의 알츠하이머 및 관련 치매(AD/ADRD) 환자 데이터가 포함됐다.

연구팀은 이 플랫폼을 통해 여러 만성 질환, 생활 습관, 사회적 조건 등이 시간에 따라 어떻게 상호작용하며 치매 위험에 영향을 미치는지 추적할 수 있다고 설명했다. 이는 단일 질병 위주였던 기존 연구의 한계를 극복하는 방식이다.

연구 교신 저자인 모이즈 데스바리외 컬럼비아대 역학과 부교수는 "알츠하이머와 관련 치매는 여러 질병, 행동, 후생유전학, 생활 환경 간의 복잡한 상호작용 속에서 발생한다"고 밝혔다.

미국에서는 720만명 이상이 알츠하이머를 앓고 있으며, 60세 이상 성인의 약 90%는 2개 이상의 만성 질환을 보유하고 있다. 연구팀은 새 플랫폼이 복합 질환을 가진 환자의 치매 위험 예측과 진행 과정을 개선할 것으로 기대한다.

플랫폼에 통합된 데이터는 뉴욕-장로 병원(약 600만명), 시카고대(약 200만명), 마이애미대(약 140만명) 등에서 수집됐다. 백인, 흑인, 히스패닉, 아시아인 등 다인종 데이터가 포함돼 다양한 인구 집단에 걸친 치매 위험 연구가 가능하다.

연구팀은 머신러닝 모델과 연합 플랫폼 등 고급 분석 기법을 도입했다. 이를 통해 각 기관은 환자 개인정보를 보호하면서 데이터를 공동으로 분석할 수 있다. 또한, 일상적인 EHR 데이터로 치매 가능성이 있는 환자를 식별하는 알고리즘 'eRADAR'와 같은 예측 도구도 통합됐다.