디지털 시대를 살아가는 현대인이라면 꼭 알아야 할 ‘젊은 치매’ 예방법!
대치매 시대의 원인과 해법을 알려 줄 조태호 교수의 리뷰

[사진출처=EBS]
[사진출처=EBS]

[한국강사신문 정헌희 기자] 오늘 4일(월)부터 7일(목)까지 밤 12시 15분 EBS1 <비즈니스 리뷰>에서는 조태호 교수의 “대치매 시대에서 살아남기” 편이 방송된다.

오늘날 인류는 한 번도 경험해보지 못한 디지털 시대를 살아가고 있다. 제한된 뇌 활동으로도 편안함을 느낄 수 있는 생활 습관의 변화에 익숙해진 결과, 젊은 층의 치매 발병률이 빠른 속도로 증가 중이다.

2010년 약 26,000명이었던 국내 조기 치매 환자 수는 2019년 약 94,000명으로 늘어났으며, 미국의 가장 큰 민간 보험 회사인 ‘블루 크로스 블루 쉴드’는 치매로 보험을 청구한 3, 40대 환자 수가 4년간 약 4배 증가했음을 발표했다. 이처럼 세계적인 추세인 ‘젊은 치매 현상’은 대치매 시대의 도래를 가속화하고 있다. 그렇다면 치매의 습격을 피하기 위한 해법은 과연 무엇일까.

<EBS 비즈니스 리뷰> ‘조태호의 대치매 시대에서 살아남기’ 편에서는 조태호 교수와 함께 치매와 AI의 상관관계에 대해 배워 본다.

△ 젊은 치매의 습격 (7월 4일(월) 방송)

오늘날 인류는 유사 이래 가장 빠르고 편리한 디지털 시대를 살아가고 있다. 성장기 청소년들은 AI가 편집한 SNS 타임라인을 보며 자라고, 하루 평균 6시간 동안 스마트폰을 사용한다. 이제 기억하는 것보다 검색하는 것이 더 익숙한 디지털 시대에서는 제한된 뇌 활동으로도 편안함을 느낄 수 있다. 그 결과 젊은 층의 치매 발병률은 빠른 속도로 늘어나고 있으며, 전 세계 젊은 치매 환자의 수는 매년 약 35만 명씩 증가하는 추세를 보인다.

이처럼 한 번도 경험해보지 못한 디지털 시대의 편리함이 불러온 ‘젊은 치매 현상’은 대치매 시대의 도래를 가속화하고 있다. 막을 수 없지만 늦출 수는 있다. 치매 쓰나미 앞에 선 현대인들을 위한 선제적 조치와 해법을 소개한다.

△ 알츠하이머병을 예측한 AI (7월 5일(화) 방송)

치매와 알츠하이머병은 무엇이 다를까. 치매란 기억력, 판단력 등의 인지 기능 저하로 일상생활에 어려움을 겪는 증상을 뜻한다. 치매의 원인으로는 100여 가지가 넘는 다양한 병이 있는데, 그중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 바로 알츠하이머병이다. 혈관성 치매처럼 증상을 조절할 수 있는 치매도 존재하지만, 전체 치매 증상의 약 70%를 차지하는 알츠하이머병은 아직 치료 방법이 없다. 그러나 알츠하이머병이 있다고 해서 무조건 치매 증상이 나타나는 것은 아니다. 우리 뇌는 알츠하이머병이 와도 20년 가까이 버틸 수 있기 때문에 증상이 발현하기 전에 발견하고 관리하는 것이 중요하다. 알츠하이머병의 조기 진단을 위한 AI 활용법의 모든 것을 알아보자.

△ 치매 유발 유전 변이를 찾아라 (7월 6일(수) 방송)

일반적인 알츠하이머병 치매의 경우, 약 25개의 유전자가 발병에 관여하는 것으로 알려져 있다. 그중 가장 중요한 APO-E 유전자는 19번 유전체에 누구나 존재하는데, 그 종류에 따라 알츠하이머병의 발병 확률은 달라진다. 2번, 3번, 4번으로 구분되는 세 가지 APO-E 유전자 중, 부계나 모계로부터 4번 유전자를 하나라도 물려받은 사람의 알츠하이머병 발병 확률은 약 35%로 증가한다.

그러나 4번 유전자가 하나도 없는 사람 역시 15%라는 유의미한 수치의 발병 확률을 지니고 있기 때문에, APO-E 유전자 검사 결과에 일희일비할 필요는 없다. 핵심은 치매를 유발하는 유전자 규명 자체에 있다. 치매 유발 유전 변이를 찾기 위한 AI의 눈부신 도전을 만나보자.

△ 생명과학계의 대혁신, 인공지능 알파폴드 (7월 7일(목) 방송)

전 세계적으로 2년마다 열리는 ‘단백질 구조 예측 대회’는 아미노산 배열이 만들어 낼 단백질 구조를 예측하기 위한 여러 방법을 동원해, 서로 비교하고 최고의 성적을 낸 방법을 공부하고 토론하는 대회다. 구글의 딥마인드 팀은 단백질 구조 예측 AI인 ‘알파폴드’를 만들어 2018년에 열린 열세 번째 대회에 처음으로 출전한다.

치열하게 고민하고 대결하던 참가자들은 뜻밖의 결과에 깜짝 놀라고 마는데, 수십 년간의 학문적 성과를 담은 기존의 단백질 구조 예측 툴을 알파폴드가 단숨에 앞질렀기 때문이다. 딥마인드는 어떻게 약 50년간 쌓아온 데이터를 2주 만에 훈련해 놀라운 성적을 낼 수 있었던 걸까? 생명과학계의 대혁신인 알파폴드의 비밀을 파헤쳐 보자.

<EBS 비즈니스 리뷰> ‘조태호의 대치매 시대에서 살아남기’ 편에서는 조태호 교수와 함께 대치매 시대의 원인과 해법을 알아본다.

<조태호 교수 프로필>

- 미국 인디애나 대학교 의과대학 교수

이번 방송을 함께할 조태호 교수는 머신 러닝, 딥러닝을 이용해 알츠하이머 질병을 연구하며 틈틈이 책을 쓰고 번역한다. 일본 도쿄의과치과대학에서 단백질 구조 예측으로 박사학위를 받았고, 미국으로 이주해 단백질 구조 예측에 딥러닝을 도입하는 연구를 했다. 2018년부터 미국 인디애나 대학교 의과대학에 재직하며 딥러닝을 이용한 알츠하이머 진단(2019), 딥러닝을 이용한 알츠하이머 원인 단백질 추적(2020), 딥러닝을 이용한 유전자 변이 예측(2021) 등을 연구하고 진행했다.

저서로는 『모두의 딥러닝』, 제7회 브런치북 대상 수상작 『당신의 이유는 무엇입니까』 등이 있다.

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