국제학술지 JAMA Neurology에 발표된 대규모 연구에서 수면·각성 주기(Sleep-Wake Cycle) 이상이 치매 발생 위험과 밀접하게 연관되며, 웨어러블 기기 기반 데이터가 치매 조기 예측의 새로운 디지털 바이오마커가 될 수 있다는 결과가 나왔다.

프랑스·영국 공동 연구진은 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 화이트홀Ⅱ(Whitehall II) 코호트에 참여한 60세 이상 성인 약 5만7000여 명을 추적 분석한 결과, 낮 시간 활동량 감소·수면 단절·이른 기상 등의 패턴이 치매 위험 증가와 유의미하게 연결됐다고 밝혔다.
 

핵심 결과

연구진은 가속도계(손목 웨어러블 센서) 데이터를 활용해 수면·활동 관련 36개 지표를 분석했고, 이 가운데 치매 예측에 핵심적인 9개 지표를 추려 2개의 위험 구성요소(Component)로 통합했다.

첫 번째 구성요소는 ▲중등도 이상 신체활동(MVPA) 감소 ▲활동 지속시간 단축 ▲낮 시간 저강도 활동 증가 ▲활동 다양성 감소 ▲활동 후 휴식 전환 증가 등 ‘낮 활동 저하’ 특성을 반영했다.

두 번째 구성요소는 ▲짧거나 긴 극단적 수면시간 ▲수면 중 잦은 각성 ▲잠든 상태 유지 저하 ▲이른 기상시간 등 ‘수면 질 저하와 생체리듬 이상’을 나타냈다.

분석 결과, 두 구성요소 점수가 높을수록 치매 위험도 함께 증가했다. 특히 낮 활동 저하와 관련된 첫 번째 요소는 치매 위험을 약 43% 높이는 것으로 나타났다(HR 1.43).
   

“APOE 유전자 수준의 예측력”

연구팀은 수면·활동 데이터를 기존 위험요인 모델에 추가했을 때 치매 예측 정확도가 통계적으로 유의미하게 향상됐다고 설명했다.

특히 이 예측력 향상 폭은 대표적 치매 유전 위험인자인 APOE ε4 유전자 효과와 비슷한 수준으로 평가됐다. 또한 혈액 바이오마커인 p-tau217을 포함한 모델에서도 추가적인 예측 개선 효과가 확인됐다.

연구진은 “수면·활동 리듬 데이터는 비침습적이고 대규모 적용이 가능한 디지털 행동 바이오마커”라며 “혈액검사·인지검사와 결합할 경우 치매 고위험군을 조기에 선별하는 데 중요한 역할을 할 수 있다”고 강조했다.
 

“생활습관 개입 가능성 주목”

연구는 단순히 진단 가능성뿐 아니라 예방 전략 측면에서도 의미를 가진다는 평가다.

연구진은 “낮 시간 활동 증가, 수면 개선, 기상시간 조절 등 생체리듬 강화 전략이 치매 예방과 진행 지연에 도움이 될 가능성이 있다”며 “비약물적 조기 개입 연구가 필요하다”고 밝혔다.

다만 연구팀은 “웨어러블 데이터가 단독으로 치매를 진단할 수 있는 것은 아니며, 장기 추적과 다양한 인종·집단을 포함한 추가 연구가 필요하다”고 덧붙였다.