파킨슨병을 세 가지 하위 유형으로 분류할 수 있다는 연구 결과가 발표되면서 큰 관심을 모으고 있다. 최근 재선을 포기한 미국 바이든 대통령이 파킨슨병 전문의를 만난 것 아니냐는 논란이 나오면서 파킨슨병에 대한 관심이 그 어느 때보다 높아진 가운데 발표된 연구 결과라 더 주목받고 있다.

이번 연구 성과는 미국 보스턴 대학교(Boston University) 웨일 코넬 의과대학(Weill Cornell Medicine) 연구팀이 진행한 기계학습 연구를 통해 밝혀졌다. 각 하위 유형에 맞는 특화된 치료법을 개발하는 데 도움을 줄 수 있을 것이라는 평가를 받고 있다.

연구 결과는 최근 ‘npj Digital Medicine’을 통해 공개됐다.

연구팀은 ‘파킨슨병 진행 마커 이니셔티브(Parkinson’s Progression Markers Initiative, PPMI)’에 참여한 406명의 데이터를 분석해 ‘심층 표현형 진행 임베딩(Deep Phenotypic Progression Embedding, DPPE)’이라는 딥러닝 모델을 개발했다. 연구팀은 해당 모델을 통해  참가자들의 다차원적이고 장기적인 진행 데이터를 종합적으로 모델링하는데 성공했다.

연구 결과를 통해 얻은 데이터를 바탕으로 연구팀은 파킨슨병을 △빠른 진행형(Rapid Pace) △보통 진행형(Moderate Pace) △느린 진행형(Inching Pace) 등 3가지 하위 유형으로 구분할 수 있다고 밝혔다.

빠른 진행형은 증상이 급격하게 악화되는 특징을 갖고 있으며, 연구에 포함된 406명의 데이터 중 54명, 13.3%가 빠른 진행형에 해당됐다. 

느린 진행형은 초기 증상이 경미하고 질환 진행 속도도 완만한 것이 특징이며 406명 중 145명, 35.7%가 이에 해당됐다. 

보통 진행형 경우 초기 증상이 경미하면서도 증상 진행 속도가 중간 수준인 것으로 참여 데이터 중 가장 많은 207명이 보통 진행형에 해당되면서 전체 50.9%를 차지했다.

연구팀은 이러한 3가지 유형 구분이 병원에서 파킨슨병 환자를 관리하고 분류하는데 새로운 지표를 제시할 것이라고 내다봤다.

이와 같은 하위 유형을 통해 의료 전문가들은 보다 구체적인 치료 계획을 수립할 수 있을 것으로 보고 있다. 예를 들어, 빠른 진행형 환자는 더 적극적인 치료 전략과 좀 더 세심한 모니터링을 진행할 수 있고, 느린 진행형 환자는 덜 집중적이면서 여유 있는 관리를 받을 수 있다는 것. 

더 나아가 약물 선택 및 기존 약물 재활용 가능성을 포함해 개인 치료 및 맞춤 치료를 파킨슨병에도 도입하는데 도움을 줄 수 있을 것이라는 것이 연구팀 설명이다.

다만, 이러한 3가지 분류가 실제 임상에서 효과를 발휘하기 위해서는 더 큰 환자 풀(Pool)을 대상으로 한 연구가 필요하다는 지적도 나오고 있다. 이에 연구팀은 이번 초기 발견을 바탕으로 추가 연구를 통해 보다 정밀한 모델을 개발할 계획이다.

국내 제약사를 포함해 전세계 수많은 제약사들이 파킨슨병 치료제 개발에 힘을 쏟고 있는 가운데, 이번 연구 결과가 향후 개발된 치료제를 어느 환자군에게 사용해야 할지 구분하는데 새로운 지표를 마련할 수 있을지 주목된다.