25.04.20 인공지능(AI),로봇, 노화 및 알츠하이머병 관련 최신 동향

 

 

🧠 인공지능을 활용한 알츠하이머 조기 진단 및 예측

• ViTranZheimer 모델: 3D 뇌 MRI 데이터를 분석하여 알츠하이머병을 조기에 진단하는 AI 모델로, 98.6%의 높은 정확도를 보입니다. ​
• ADAM-1 프레임워크: 마이크로바이옴, 임상 데이터, 외부 지식 기반을 통합하여 알츠하이머병을 탐지하는 AI 시스템입니다. ​
• AD-GPT: 알츠하이머병 관련 유전 및 신경생물학 정보를 분석하는 데 특화된 대형 언어 모델로, 연구자들에게 유용한 도구로 활용됩니다. ​

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🤖 고령자 돌봄을 위한 로봇 기술의 발전

• AIREC 로봇: 일본에서 개발된 AI 기반 간호 로봇으로, 환자의 자세 변경, 요리, 세탁 등의 작업을 수행합니다. ​
• 스탠포드 대학의 부드러운 로봇: 고령자가 자택에서 안전하게 생활할 수 있도록 지원하는 로봇으로, 목욕 보조, 낙상 방지 등 다양한 기능을 갖추고 있습니다. ​Stanford Report
• Cera Care의 AI 시스템: 영국에서 주당 3,000건의 돌봄 방문을 수행하는 AI 시스템으로, 고령자와 취약 계층의 자립성을 높이고 간병인의 부담을 줄입니다. ​

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🧬 알츠하이머병 치료를 위한 새로운 접근법

• 뇌 면역세포 활성화: 노스웨스턴 대학 연구팀은 뇌의 면역세포인 미세아교세포를 활성화하여 알츠하이머병의 원인인 아밀로이드 베타 플라크를 제거하는 새로운 치료법을 제안했습니다. ​
• 집중 초음파 기술: 집중 초음파를 이용하여 혈뇌장벽을 일시적으로 열어 약물 전달을 용이하게 하는 연구가 진행 중입니다. ​

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🧪 AI를 활용한 약물 개발 가속화

• Retro Biosciences의 연구: OpenAI와 협력하여 세포를 젊은 상태로 되돌리는 단백질을 설계하는 AI 모델을 개발하고 있으며, 알츠하이머병 치료를 위한 임상 시험을 준비 중입니다. ​

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👁️ 비침습적 진단 기술의 발전

• 망막 스캔을 통한 인지 저하 예측: 영국 연구팀은 AI를 활용하여 망막 혈관의 형태를 분석함으로써 인지 기능 저하를 예측하는 기술을 개발했습니다. ​
• 혈액 검사 기반 생물학적 나이 예측: 오사카 대학 연구팀은 5방울의 혈액을 분석하여 개인의 생물학적 나이를 예측하는 AI 모델을 개발했습니다.

🧠 AI 기반 망막 혈관 분석 기술

1. Eye-AD 프레임워크

Eye-AD는 고해상도 망막 이미지를 분석하여 초기 알츠하이머병(EOAD)과 경도 인지 장애(MCI)를 식별하는 딥러닝 기반 시스템입니다. 이 시스템은 망막의 심부 혈관층(DVC), 표면 혈관층(SVC), 맥락막(CC)에서의 미세한 혈관 변화를 감지하여 조기 인지 저하의 징후를 포착합니다. 특히, DVC의 변화가 EOAD 및 MCI와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났습니다. ​Nature+1NVIDIA Developer+1

2. SIVA-DLS 시스템

싱가포르의 연구팀은 SIVA-DLS라는 딥러닝 시스템을 개발하여 망막 혈관의 직경을 자동으로 측정하고, 이를 통해 인지 기능 저하 및 치매의 위험을 예측했습니다. 연구 결과, 망막 소동맥의 직경이 좁을수록 인지 기능 저하 및 치매의 위험이 증가하는 것으로 나타났습니다. ​PMC

3. Quartz 기술

영국의 City St George's 대학 연구팀은 Quartz라는 AI 기술을 개발하여, 망막 혈관의 너비와 곡률을 분석함으로써 인지 기능 저하의 위험을 예측했습니다. 이 기술은 고도화된 안과 검진을 통해 뇌 건강을 평가할 수 있는 가능성을 제시하며, 향후 안경점에서의 정기적인 시력 검사에 통합될 수 있을 것으로 기대됩니다. ​가디언



🔬 기술적 특징 및 장점

비침습적 검사: 망막 이미지를 활용하여 뇌 건강을 평가하므로, 기존의 PET 스캔이나 요추 천자보다 덜 침습적입니다.​ 빠른 분석: AI를 활용하여 수초 내에 결과를 도출할 수 있어, 대규모 스크리닝에 적합합니다.​ 조기 발견: 인지 기능 저하의 초기 징후를 감지하여, 예방적 개입이 가능하게 합니다.