AI 모델, 알츠하이머 치매 약물 효능 분석 개선

알츠하이머병 치료제 개발 가속화를 위한 AI 활용: 임상시험 과정 간소화 알츠하이머병은 전 세계적으로 주요 사망 원인 중 하나로, 매년 1.3조 달러의 비용을 초래하며 2050년까지 환자 수가 3배 증가할 것으로 예상된다. 이 병은 치료 방법이 없기 때문에 환자와 가족들은 큰 불확실성에 직면해 있다. 수십 년간의 연구와 개발에도 불구하고, 치매 치료제의 임상 시험이 대부분 실패해 왔다. 새로운 치료법의 실패율은 95%를 넘어선다. 이러한 낮은 성공률은 환자 간 증상, 질병 진행 및 치료 반응의 폭넓은 차이 때문이었다. 캠브리지 대학교 연구팀은 AI 모델을 이용해 완료된 알츠하이머병 약물 임상 시험 결과를 재평가했다. 그 결과, 조기 경도 인지 장애를 가진 환자군에서 인지 저하가 46% 감소된 것으로 나타났다. 경도 인지 장애는 알츠하이머병으로 발전할 수 있는 전구 증상이다. AI를 통해 연구팀은 시험 참여자를 알츠하이머병으로 진행되는 속도에 따라 천천히 진행되는 그룹과 빠르게 진행되는 그룹으로 나눌 수 있었다. 이렇게 나눈 후 각 그룹에서 약물의 효과를 분석했다. 연구 결과, 약물은 두 환자군 모두에서 베타 아밀로이드 단백질을 제거하는 데 성공했지만, 조기 경도 인지 장애를 가진 천천히 진행되는 환자군에서만 증상 변화가 관찰되었다. 베타 아밀로이드는 알츠하이머병에서 가장 먼저 나타나는 병변 표식 중 하나다. 이 새로운 발견은 상당한 의미를 지닌다. AI를 사용하여 환자를 천천히 진행되는 그룹과 빠르게 진행되는 그룹으로 구분하면, 치료 효과를 입증하기 쉬운 환자를 선별할 수 있어 임상 시험 과정을 간소화하고 비용을 절감할 가능성이 있다. 케임브리지 대학교 심리학부의 주요 저자인 줄리 코르즈 교수는 "약물이 너무 늦게 투여되어 환자가 혜택을 받을 기회가 없는 상황에서는 유망한 신약도 실패한다. 우리의 AI 모델을 통해 환자를 정확히 구분하고, 올바른 환자에게 올바른 약물을 제공할 수 있게 되었다. 이를 통해 임상 시험이 더 정밀해지고, 진행 속도가 빨라지며 비용이 줄어들어 치매 치료에 필요한 정밀 의학 접근 방식을 빠르게 찾아낼 수 있다"라고 말했다. 영국 동부 지방의 NHS 혁신 기관인 Health Innovation East England은 코르즈 교수가 AI 기반 접근 방식을 임상 진료에 적용하기 위한 지원을 제공하고 있다. Health Innovation East England의 주요 고문인 조안나 덴피시는 "이 AI 기반 접근 방식은 치매 치료에서 개인화된 약물 개발을 가능하게 하여, NHS의 치매 진료 부담과 비용을 크게 완화시킬 수 있다. 어떤 환자들이 치료에서 가장 큰 혜택을 받을지를 식별함으로써, 효과적인 의약품에 대한 접근을 빠르게 하고 치매로 살아가는 사람들에 대한 타겟 지원을 제공할 수 있다"라고 설명했다. 알츠하이머병 치료제는 완치를 목표로 하는 것이 아니라, 인지 저하를 줄여 환자의 상태가 악화되지 않도록 하는 것이 목표다. 최근 미국에서는 새로운 치매 약물이 승인되었지만, 부작용 위험과 비용 효율성 부족으로 NHS에서는 도입하지 않았다. 질병의 복잡성과 환자 간의 개개인 차이를 이해하고 반영하는 것이 중요하다. 이는 치료법이 각 환자에게 가장 효과적으로 작용할 수 있도록 하기 위함이다. "AI는 우리가 치매 약물을 필요로 하는 환자를 안내하여, 약물이 효과를 발휘할 때 치료를 시작할 수 있게 돕는다. 이를 통해 우리는 이러한 잔인한 질병에 맞서 싸울 수 있게 되었다. AI의 안내에 의해 임상 시험이 더 빠르고 저렴하며 정밀해질 수 있다. 이는 새로운 정밀 치료법의 발견을 가속화하고, 부작용과 치료비를 줄이는 데 큰 잠재력을 가지고 있다"라고 코르즈 교수가 강조했다. 코르즈 교수는 "많은 사람들처럼, 저는 치매가 사랑하는 사람을 가로채는 것을 무력하게 지켜봐야 했다. 우리는 치매 약물 개발을 가속화해야 한다. 이미 30년 동안 £400억 이상이 연구와 개발에 투자되었음에도 불구하고, 우리는 다음 30년을 더 기다릴 수 없다"라고 덧붙였다. 이 연구는 Nature Communications에 발표되었으며, 캠브리지 대학교의 연구팀이 개발한 AI 모델은 표준 임상 평가보다 3배 더 정확한 예측을 제공한다. 이 AI 모델은 환자가 어느 정도로, 그리고 얼마나 빠르게 알츠하이머병으로 진행될지를 점수로 나타내어, 임상 시험 참여자를 정확히 구분할 수 있게 해주었다. 이러한 정밀한 환자 선별은 치료 효과를 더욱 명확히 확인할 수 있게 하여, 신약 개발의 효율성을 크게 높일 것으로 기대된다.