새로운 연구에서는 머신러닝이 레트 증후군 환자 치료를 어떻게 개선할 수 있는지 보여줍니다.

Jan 19, 2024

2023년 3월 1일

지난 10년 동안 개인의 생리를 측정하는 의료용 및 소비자용 웨어러블 장치의 사용이 급증했습니다. 우리 자신의 활동과 건강을 모니터링하는 기능은 그 어느 때보다 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 생의학 연구에서 이러한 장치의 적용은 주로 심장학에 국한되어 있지만, 새로운 연구는 기계 학습 및 인공 지능의 발전과 결합된 웨어러블 전자 흉부 패치의 사용이 어떻게 레트 증후군에 대한 새로운 치료법 개발에 도움이 될 수 있는지를 보여줍니다. 뿐만 아니라 다른 여러 건강 상태.

PLOS One에 게재된 DPhil Gari Clifford와 Emory University 및 Georgia Institute of Technology의 연구팀은 MC10 Biostamp 패치를 사용하여 Rett 증후군을 앓고 있는 사람들의 움직임과 심장 활동을 분석했습니다.

레트증후군(Rett Syndrome)은 심각한 손상을 특징으로 하는 희귀한 유전적 신경발달 장애로 말하고, 걷고, 먹고, 정상적으로 호흡하는 능력에 영향을 미칩니다. 현재 레트증후군에 대한 치료법은 없으며, 환자의 증상 및 질병 진행에 대한 객관적인 패턴을 직접 감지하는 능력이 부족합니다.

연구 기간 동안 웨어러블 패치는 연구 참가자의 심장 활동과 움직임을 모니터링했습니다. 연속 48시간 동안 수집된 데이터는 기계 학습 알고리즘을 개발하는 데 사용되었으며, 이 알고리즘은 레트 증후군 심각도와 관련된 생리 및 움직임의 패턴을 식별했습니다. 특히, Clifford와 그의 팀은 증상 심각도가 높은 개인과 낮은 개인을 정확하게 구별할 수 있는 움직임과 심박수(그리고 이들이 서로 어떻게 영향을 미치는지)에서 세 가지 특정 패턴을 발견했습니다.

그 결과 인구 전체의 움직임과 심장 활동을 기반으로 증상의 심각도를 객관적으로 등급을 매길 수 있는 시스템이 탄생했습니다. 이러한 데이터는 향후 임상 시험에서 레트 증후군 환자의 치료 옵션을 개선하려는 노력에 중요한 영향을 미칩니다.

치료 효과를 측정하기 위한 현재 옵션은 임상의 또는 부모가 작성한 설문지에 의존합니다. 환자의 전반적인 중증도와 일치하는 심장 및 운동 활동에서 파생된 생리학적 측정은 치료가 나중에 의사소통 및 이동성과 같은 다른 증상에 도움이 될 수 있는지 여부를 나타내는 중요한 바이오마커가 될 수 있습니다.

"이 알고리즘은 레트 증후군 환자가 경험하는 증상에 대한 약물 또는 기타 개입의 효과를 자동으로 평가하는 데 사용할 수 있는 객관적인 측정 기준을 제공합니다."라고 Clifford는 말합니다. "우리는 이러한 바이오마커가 잠재적으로 이 인구 집단과 다른 사람들에게 보다 개인화되고 효과적인 치료를 가능하게 할 수 있다는 사실에 기쁘게 생각합니다."

Rett 증후군 치료법을 찾는 데 전념하는 선도적인 비영리 조직인 Rett Syndrome Research Trust(RSRT)는 연구를 후원하고 Clifford와 그의 팀이 더 많은 인구를 대상으로 연구를 계속 검증할 수 있도록 추가 자금을 제공하고 있습니다.

RSRT의 최고 과학 책임자인 Jana von은 "이 초기 연구의 결과는 우리의 기대를 뛰어 넘었고 환자 증상에 대한 직접적이고 객관적인 측정이 가능할 뿐만 아니라 소수의 환자에서도 증상 심각도를 구별할 수 있을 만큼 민감하다는 것을 분명히 보여주었습니다"라고 말했습니다. 헨 박사. "이 작업은 치료 효과에 대한 보다 민감한 평가와 환자 수 감소로 임상 시험 일정을 단축할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. Clifford 박사와 그의 전문가 팀과 함께 이 중요한 작업을 계속하게 되어 매우 기쁩니다."

인공 지능과 기계 학습의 사용은 많은 질병에 대한 진단 및 치료를 개선할 수 있는 능력으로 인해 최근 몇 년 동안 임상 치료에서 주목을 받고 있습니다. 레트 증후군 환자에게 기계 학습이 적용된 것은 이번이 처음이지만, Clifford는 이 모델을 자폐증을 앓고 있는 사람들과 같은 다른 인구 집단에 적용할 수 있는 기회를 보고 있습니다.