최근 정부가 국정과제로 내건 치매 국가책임제를 위한 인프라 구축에 적극 나서면서 치매에 대한 사회적 관심이 높아지고 있다. 특히 정상 노화와 치매의 중간 단계인 ‘경도인지장애’ 단계가 치매를 비교적 조기에 발견하고, 치료 효과 또한 극대화할 수 있는 ‘골든타임’으로 알려지면서 이 시기에 대한 관심이 높아지고 있다.

실제로 국민건강보험공단에 따르면, 매년 정상노인의 1~2%가 치매로 진행되는 것에 비해, 경도인지장애 환자는 10~15%가 치매로 진행되어 발병빈도가 훨씬 높은 것으로 나타났다. 이에 최근 의학계를 비롯해 기업에서는 치매의 고 위험군으로 분류되는 경도인지장애 단계에서 증상 개선 및 진단을 돕는 ‘치매 테크’ 개발에 적극 나서고 있는 추세다.

기억력, 주의력 높이는 커큐민, 0.0005mm 미립자화로 흡수율 28배 높여
치매의 전조 증상이 될 수 있는 경도인지장애는 연령대에 비해 인지기능, 특히 기억력이 떨어져 있는 상태이며 일상생활을 수행하는 능력은 보존되어 있어 아직은 치매가 아닌 상태를 말한다.

이처럼 경도인지장애 단계를 포함한 장노년층의 기억력과 주의력 향상에 도움을 주는 것으로 알려진 커큐민의 체내 흡수율을 획기적으로 높인 기술이 있다.

한독이 지난 해 인수한 기능성 원료 기업인 일본의 테라밸류즈社가 개발한 테라큐민은 카레의 주원료인 울금(강황)에서 추출한 커큐민의 체내 흡수율을 높인 성분으로, 낮은 체내 흡수율이 단점인 커큐민을 0.0005mm1 서브마이크론 입자 형태로 바꿔 흡수율을 약 28배 개선2 시켰다.

테라큐민은 커큐민의 낮은 체내 흡수율을 보완할 뿐만 아니라, 최근 발표된 연구에 따르면 장노년층의 기억력 개선에도 도움이 되는 것으로 밝혀지며 이미 해외에서는 주목 받고 있는 성분이다.

美 UCLA 노화연구소의 개리 W. 스몰(Gary W. Small) 박사 팀은 지난 7월 19일 런던에서 개최된 2017 국제 알츠하이머 학회에서 테라큐민이 경도인지장애(MCI)를 포함한 비치매 장노년층의 기억력 및 주의력 향상에 효과가 있다고 발표한 바 있다.3

개리 스몰 박사는 “테라큐민 섭취군에서 나타난 아밀로이드 플라그와 타우 단백질 응집체 감소가 기억력과 주의력 향상에 영향이 있다는 것을 뇌 단층 촬영을 통해 확인할 수 있었다”라며 “이 연구 결과는 평범한 노화 과정에 있거나 경도인지장애를 가진 장년층과 노년층이 테라큐민을 매일 섭취함으로써 기억력과 주의력을 향상시킬 수 있다는 것을 보여주고 있다”라고 말했다.

‘나도 혹시?’ 가상현실(VR)로 경도인지장애 여부 판단 가능
류호경 한양대 아트앤테크놀로지학과 교수팀은 최근 국내 최초로 가상현실(VR)을 이용해 노화와 치매의 중간단계인 경도인지장애 여부를 판단하는 기술을 개발했다고 밝혔다.

이 기술은 은행 ATM, 대중교통 이용 등과 같이 일상에서 자주 접하는 상황을 가상현실 속에 구현하고, 참가자의 움직임을 분석을 통해 치매 증상을 조기에 발견하는 것이 특징이다.

연구진은 좌우와 정면, 바닥 4면을 모두 스크린으로 만들어 일종의 '몰입극장'을 조성하고 은행 계좌 비밀번호 누르기, 목적지로 향하는 버스 찾아 타기 등을 각각 평가했다.

연구팀이 개발한 기술의 정확도는 민감도 90%, 특이도 95.5%를 기록해 기존 설문조사(민감도 80%·특이도 77.3%)보다 대폭 높아진 것으로 나타났다. 이 연구 결과는 융합연구 분야 학술지인 '플러스 원'(PLOS ONE) 7월호에 게재됐다.

“2년 후, 당신은 치매에 걸릴 수 있습니다”, 치매 위험 예측하는 인공지능(AI)
경도인지장애 환자 중 향후 치매에 걸릴 위험을 예측하는 인공지능(AI)도 개발됐다. 지난 달 캐나다 맥길대학 정신건강연구소 중개신경영상 실험실(Translational Neuroimaging Laboratory) 연구팀은 인공지능과 빅 데이터를 이용, 알츠하이머 치매를 증세가 나타나기 2년 전에 84%의 정확도로 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.

이 연구팀은 같은 대학 컴퓨터 전문가들의 도움 아래 알츠하이머병 신경영상 프로그램(ADNI: Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative)이 보유하고 있는 경도인지장애 환자 273명의 PET(양전자방출단층촬영) 영상 자료로 알고리즘을 학습시켜 치매를 예측하게 만든 AI를 개발했다.

PET는 치매의 주범으로 지목되고 있는 뇌 신경세포 표면의 단백질 베타 아밀로이드의 증가를 포착할 수 있는 유일한 영상기술이다.

이 AI는 MCI 환자 중에서 치매로 이행된 환자를 증세가 나타나기 2년 전에 84%의 정확도로 예측한 것으로 알려졌다. 치매 예측 AI를 이용하면 치매로 이어질 가능성이 매우 높은 사람들만 골라 치매 예방과 치료에 필요한 임상시험을 진행할 수 있기 때문에 소요 경비와 시간을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.