예루살렘, 20 October, 2026 (TPS-IL) — 수십 년간의 연구를 통해 알츠하이머병에 대해 많은 것이 밝혀졌지만, 과학자들은 여전히 이 병이 환자들에게 왜 그렇게 다르게 영향을 미치는지 완전히 이해하지 못하고 있습니다. 새로운 연구는 연구자들이 서로 다른 분야의 연구 결과를 연결하고 질병에 대한 보다 포괄적인 그림을 구축하는 데 도움이 될 수 있는 계산 프레임워크를 제안합니다.
이스라엘과 미국의 연구진은 유전학, 생물학, 인지 연구가 알츠하이머병을 종종 별개의 관점에서 연구해 왔다고 주장합니다. 전문화된 컴퓨터 모델을 연결함으로써, 그들은 환자 간의 차이를 설명하는 데 도움이 될 수 있는 관계를 파악하고 궁극적으로 보다 표적화된 임상 시험 및 치료법에 정보를 제공하기를 희망합니다.
이 연구는 예루살렘 히브리 대학교의 샤하르 아르지(Shahar Arzy) 교수가 주도했으며, 컴퓨터 과학자 바라크 라베(Barak Raveh)와 하버드 의과대학의 가드 마셜(Gad Marshall) 교수가 기여했습니다. 연구진은 단일 모델로는 알츠하이머병의 복잡성을 충분히 담아낼 수 없다고 주장합니다.
전 세계 치매의 주요 원인인 알츠하이머병은 수백만 명의 사람들에게 영향을 미칩니다. 이 병은 뇌에서 아밀로이드 및 타우 단백질의 비정상적인 축적과 관련이 있습니다. 염증, 혈관 손상, 대사 장애 및 기타 생물학적 과정도 질병의 발병 및 진행에 기여할 수 있습니다. 환자들은 기억 상실, 언어 장애, 방향 감각 상실, 행동 변화 등 다양한 조합과 시각 처리 또는 의사 결정의 문제를 경험할 수 있습니다.
아르지 교수는 “이는 알츠하이머병 진단을 받은 두 사람이 실제로 매우 다른 생물학적 및 인지적 변화의 조합을 경험하고 있을 수 있음을 의미합니다.”라고 말했습니다.
그는 “모든 환자에게 맞는 단일한 설명을 찾는 대신, 우리는 질병의 개별적인 프로필을 이해해야 합니다.”라고 덧붙였습니다.
이러한 복잡성을 해결하기 위해 연구진은 메타모델링(metamodeling)으로 알려진 방법을 제안합니다. 모든 가용한 정보를 통합하는 하나의 거대한 모델을 구축하려는 시도 대신, 이 접근 방식은 뇌 스캔, 유전 정보, 분자 변화, 인지 증상 및 기타 요인을 조사하는 전문화된 컴퓨터 모델을 연결할 것입니다. 모델 간의 수학적 연결은 연구자들이 이러한 다양한 요소들이 서로 어떻게 관련되는지 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 프레임워크가 개발되고 검증된다면, 연구자들은 알츠하이머병이 환자들 사이에서 다르게 진행되는 이유를 조사하고, 다른 질병 프로필과 관련된 패턴을 식별하며, 생물학적 과정이 어떻게 상호 작용하는지 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한 연구자들이 가상 치료 시나리오를 모델링하고 유사한 생물학적 특성을 가진 환자들이 특정 개입에 다르게 반응할 수 있는지 탐색할 수 있게 해줄 것입니다. 이러한 발견은 향후 연구 및 임상 시험 설계에 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있지만, 프레임워크의 유용성은 추가 개발 및 테스트에 달려 있습니다.
이 연구는 동료 검토를 거친 저널인 Brain에 게재되었습니다.