의료 전문가들이 사람의 음성 녹음을 사용하여 신경성 질환을 보다 빠르게 탐지할 수 있는 세상을 상상해보십시오.

Janssen의 Clinical Innovation, Data Science 및 Neuroscience 팀과 다른 대내외 전략적 파트너와의 공동 노력으로 이런 세상이 바로 눈앞에 다가와 있습니다. 음성 생체 표지자 기술의 최근 개발은 알츠하이머병(Alzheimer’s disease: AD)에 대한 현재 진단 절차의 결과를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 발견은 임상시험 및 환자 결과를 향상시킬 수 있는 가능성이 있습니다.

저는 올해 3월에 사우스 바이 사우스웨스트(South By Southwest, SXSW) 컨퍼런스에서 에든버러 대학교의 INRIA와 ki:elements사 등의 협력업체와 함께 AD 및 기타 신경질환에 대한 음성 생체 표지자 사용의 영향에 대해 발표했습니다. 과거에 음악, 영화 및 멀티미디어의 축제였던 SXSW는 35년간의 역사를 거치면서 의료 및 기술의 최우수 제품을 전시하고 제품이 미래에 미칠 영향에 대해 숙고할 수 있는 컨퍼런스로 발전해오고 있습니다.

저희 패널인 AI is Listening—And it Says You Have Alzheimer’s(AI가 듣고 알츠하이머를 진단하다)에서 INRIA의 Alexandra König 박사는 알츠하이머병 환자들의 뇌에서 인지 장애 증상이 나타나기 20년 전부터 알츠하이머병에 따른 생리학적 변화가 나타나는 것을 확인했다고 강조했습니다.¹ 이런 충격적인 연구 결과를 중심으로 하여 임상의가 침습적 시술에 덜 의존하여 알츠하이머병에 대한 증거를 얻기 위해 사람들을 조기에 평가하는 것을 돕는 도구는 환영받았습니다.

기존 방법의 경우, AD는 임상의사가 병을 진단하고 병의 진행 정도를 이해하기 위해서 PET 스캔과 같은 의료 영상을 통해 뇌를 관찰해야 했습니다. 이러한 절차의 경우 환자가 숙련된 의료 기술자와 맞춤형 장비와 현장에 함께 있어야 하므로 환자가 알츠하이머병의 임상시험에 대한 요구사항에 부합하는지 확인하려면 효과적인 사전 스크리닝 절차를 진행하는 것이 중요합니다.

음성 생체 표지자 기술에 대한 본론으로 들어가겠습니다. 생체 표지자는 한 사람에서 한 질병이 발생했고/발생했거나 질병이 어느 정도 진행되었는지를 확인하는 생물학적 지표입니다. 이 경우, 음성의 높낮이 및 크기, 단어와 문장 간의 멈춤 및 기타 음성적 특징에 있어서의 변화와 같은 음성 패턴을 기계 학습 모델로 측정하여 AD의 징후 및 중증도를 식별합니다. 현재 Janssen은 특정 임상시험의 스크리닝 절차의 한 구성요소로서 이 기술을 적용하고 있습니다.

이 기술의 작동 원리는 다음과 같습니다. 시험의 참여자들은 집에서 10분~15분 동안 자동 전화에서 나오는 음성 메시지에 응답할 수 있으며 이는 연구자들이 어떤 참여자가 시험 등록에 적격한지를 보다 빠르게 결정하는 것을 도울 수 있습니다. 또한 이를 통해 등록된 참여자들이 시험 동안 시험기관 방문에 소요할 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 등록 후 환자들이 정례적인 임상 평가를 완료하면 연구자들은 실험적 치료의 효과를 이해할 수 있게 됩니다. 음성 생체 표지자와 같은 임상적 평가를 지원할 수 있는 원격 디지털 모니터링을 사용하는 임상시험은 시험기관 방문 횟수를 줄이도록 설계할 수 있습니다.

임상시험의 모든 측면을 개선하고자 하는 저희의 사명은 Janssen Clinical Innovation의 연구의 핵심입니다. 저희는 2018년 이래 Janssen의 Data Science 팀과 다양한 치료 분야의 팀뿐만 아니라 기초 음성 분석 소프트웨어를 개발한 ki:elements와 같은 협력업체 및 연구 협력자인 INRIA, 마스트리흐트 대학교 및 에든버러 대학교와 함께 이러한 공동 프로젝트를 이끌었습니다. Janssen은 현재 이러한 노력을 바탕으로 임상시험에서 사전 스크리닝 도구로서의 음성 생체 표지자의 유효성을 추가로 평가하기 위해 Autonomy Study(자율성 시험)를 활용하고 있습니다. Autonomy Study 자체는 조기 발병 알츠하이머병에 대한 후보 약물의 안전성 및 효능을 측정합니다.

이 연구는 기술, 데이터 과학, 연구 및 그 밖의 학문 전반이 서로 협력하는 것이 중요함을 강하게 상기시킵니다. 저희의 목표는 신경 질환을 보다 쉽고 효율적으로 진단하고 치료하는 것을 보조할 수 있는 혁신적이고 가치있는 도구를 생산하는 것입니다. 저희가 구상하는 미래에서는 음성 생체 표지자 기술이 디지털 치료과 결합되어 수면, 식사, 운동 및 게임을 모니터링하고 최적화하여 환자의 인지 기능이 향상될 수 있습니다. 음성 생체 표지자 및 기타 기계 학습 기술을 환자의 생활방식과 쉽게 결합하여 치료 방법의 자동화와 조절가능성을 높여서 항상 환자 결과를 최적화하는 것이 저희의 바람입니다.

제가 SXSW에서 음성 생체 표지자 기술이 어떤 방식으로 미래의 “뇌 건강 패키지”에 포함되어 환자 건강을 최적화할 수 있는지에 대한 설명으로서 발표한 내용은 다음에 나와 있습니다.

참고문헌

1. Hampel H, Blennow K. CSF tau and β-amyloid as biomarkers for mild cognitive impairment. Dialogues Clin Neurosci. 2004;6(4):379-390. doi:10.31887/DCNS.2004.6.4/hhampel

2022년 4월 13일