Complex network organization of the brain as the progression of alzheimer's disease based on structural and functional MR images

Abstract

본 박사학위 논문은 알츠하이머 치매 환자의 뇌 자기공명영상을 복잡계 네트워크 방법으로 분석하여 병의 진행에 따른 기능적 뇌 네트워크의 변화와 구조적 뇌 네트워크 변화를 밝히고, 이를 통해 치매 조기 진단 가능성을 찾는 것을 목표로 한다. 첫 번째 연구는 구조적 뇌 자기공명영상으로 진행되었으며, 뇌의 각 영역별 부피를 계산하고 그 부피 변화를 통한 상관관계 네트워크를 만들어 그룹간의 차이를 구별하였다. 그룹간 비교를 위해 정상 피험자 중 2년 이내에 경도인지 장애 환자가 된 그룹과 정상 상태를 유지한 그룹의 초기 뇌 자기공명영상을 이용하였고, 또한 2년 이내에 알츠하이머 치매로 발전한 MCI 환자 그룹과 그렇지 않은 MCI 환자 그룹으로 나누어 분석을 진행하였다. 각 그룹의 부피 변화 네트워크에서 안정 그룹과 진행 그룹은 큰 특성 차이를 보였다. 이러한 특성 차이를 바탕으로 임의로 선택된 피험자가 진행 그룹인지를 기존 연구들에 비해 높은 확률로 구별할 수 있었다. 두 번째 연구에서는 기능적 뇌 자기공명영상을 이용하여, 정상 그룹, 경도인지장애 그룹과 알츠하이머 치매 중증도에 따라 세 그룹을 더해 총 다섯 그룹의 네트워크 특성 비교를 진행하였다. 네트워크는 기능적 뇌 자기공명영상간의 시계열 상관관계 값을 통해 구성되었으며, 각 그룹의 네트워크가 모두 같은 수의 링크를 갖도록 하여, 그 구조적 차이를 관찰하였다. 그 결과 경도인지장애와 알츠하이머 치매의 진행에 따라 기능적 뇌 자기공명영상 네트워크의 특성이 선형적으로 변하지 않고 각 단계별로 다른 방향으로 변하는 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 정상 상태에서 초기 치매 단계까지의 구조적, 기능적 뇌 네트워크 변화를 통해 뇌의 상태변화를 구별할 수 있음을 보였다. 추가 데이터를 이용하여 보다 많은 피험자에 대해 더 정확한 구별이 가능해진다면, 이 결과를 치매 조기진단 방법 중 하나로 발전시킬 수 있다고 제안한다.