차세대 인공지능(AI) 기술을 접목한 음성 분석 기술이 알츠하이머병 시장 진입 가능성을 키우고 있다.
글로벌 바이오테크 로슈 제넨텍(Genentech)이 개발 중인 음성 분석 플랫폼으로, 초기 알츠하이머 치매 환자들을 식별해내는 진단기기 시장 진출을 공식화한 것으로 풀이된다.
검사 인원의 음성 녹음을 통해 단어의 길이나 빈도, 음성의 강도 등 여러 지표를 비교 분석해 알츠하이머병 진행에 대한 점수 체계를 구축했다는 점도 관전 포인트로 꼽힌다.
관련 업계에 따르면, 최근 제넨텍이 공동개발에 착수한 음성 분석 AI 기술이 알츠하이머병 모니터링 결과 합격점을 받은 것으로 나타났다. 이는 음성 분석 AI 기술 전문개발사인 '윈터라이트 랩스(Winterlight Labs)'와의 협업을 통한 결과물로 평가된다.
윈터라이트와 제넨텍이 공동으로 수행한 데이터를 분석한 결과, 해당 기술이 현재 진료현장에서 사용되는 알츠하이머병 관련 신경 및 인지검사 결과와도 유사한 정확도를 보고한 것이다.
통상 알츠하이머병 진단 분야에는 환자와 보호자들의 증상 문진을 비롯해 신체검사, 뇌에 베타 아밀로이드나 타우 단백의 축적 정도를 평가하는 PET 영상검사, 뇌척수액(CSF) 검사 등이 이용된다. 하지만 이들 검사법에는 비용적인 문제와 함께 정보의 분석기간, 정확도, 침습성 부분 등에 있어 여러 제한점이 문제로 지적됐던 상황이기도 하다.
여기서 윈터라이트가 개발한 음성 분석 AI 기술은 치매 진행을 감지하고 추적하기 위해 환자의 음성 샘플을 자동으로 분석하는 디지털 바이오마커 플랫폼으로 설계됐다.
특히 AI를 접목한 머신러닝(Machine learning) 기술을 골자로 한다. 머신러닝은 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에 실현하는 인공지능 연구 분야로 특히, 경험적 데이터를 기반으로 학습 및 예측을 수행하고 이를 위한 알고리듬을 구축하는 기술을 지칭한다.
해당 디지털 바이오마커 플랫폼의 차별점은 환자가 구사하는 음성 녹음 파일을 분석해 500개 이상의 독특한 음향 및 언어 지표를 생성하고 분석한다는 대목이다. 더욱이 가장 강력한 9가지 모니터링 마커로 단어 길이를 비롯한 단어 빈도, 음성의 파워 스펙트럼 등 다양한 지표를 이용해 신경퇴행과 알츠하이머 진행에 대한 점수 체계를 마련했다는 점이다.
이러한 플랫폼 기술을 토대로 제넨텍은 항타우 표적 치료제 '세모리네맙(semorinemab)'의 'Tauriel 연구'에 등록된 101명의 초기 알츠하이머병 환자를 대상으로 임상평가를 진행했다.
이들에서 음성 분석 AI 기술을 통해 기억, 방향, 판단, 문제 해결, 지역사회 문제, 가정 및 취미 활동 등 여섯 가지 영역에서 인지 및 수행능 평가를 실시했다. 이렇게 얻어진 결과를 치매의 중증도를 평가하는 임상치매척도(Clinical Dementia Rating, CDR) 결과와 비교한 것이 핵심으로 정리된다.
제넨텍은 "일반적으로 치매의 진행 상황을 추적하는 데 사용되는 인지검사와 비교할 때 윈터라이트의 음성 자동 분석 기술은 비슷하거나 보다 나은 결과를 도출해냈다"고 밝혔다.
이를테면 RBANS (Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status) 검사를 비롯해 경증 및 중등증 치매 환자에서 기억과 언어, 재구성, 행동, 지남력 등을 평가하는 ADAS-cog (Alzheimer's Disease Assessment Scale–Cognitive Subscale) 평가에 높은 정확도를 기록한 것이다.
제넨텍은 "누군가의 음성은 기분과 스트레스 수준에 대한 일종의 통찰력을 제공한다"며 "최근에는 질병의 잠재적 징후를 포착하기 위해 음성 조각을 분석하는 AI 기술을 적용해 접근하고 있다"고 설명했다.
이어 "이러한 음성 마커들은 코로나19 감염증을 비롯한 심혈관 및 호흡기질환, 우울증과 불안, 치매 등과 같은 신경계질환에도 밀접하게 연결돼 있다"고 전했다.
한편 회사는 성명서를 통해 "음성 분석 AI 기술이 의료진의 평가 결과를 더욱 강화하고 알츠하이머병 치료제 임상을 개선하는 용도로도 사용될 수 있을 것"이라고 내다봤다.
그러면서 "알츠하이머병 환자의 말과 특정 언어 패턴의 변화를 특성화시키고 환자 상태에 대한 추가적인 통찰력을 제공할 수 있을 것"이라며 "이를 통해 질병 진행 과정을 살피거나 언어가 어떻게 변화하는지 알아볼 수 있다. 하지만 추가 검증작업이 선행돼야 한다"고 덧붙였다.
