당신의 목소리가 중요해요: 말소리로 헌팅턴병을 모니터링하다

현재 HD의 질병 진행은 주로 임상의가 채점하는 검사, 신경영상, 그리고 혈액이나 척수액 측정을 통해 모니터링되고 있어. 그런데 최근 프랑스 연구진이 사람이 간단한 숫자 세기 과제를 수행할 때의 말소리를 분석해서 HD의 진행 정도를 추정할 수 있는 자동화 장치를 개발했어.

놀랍게도, 말소리 생성 측정값은 HD 환자의 임상 평가 결과를 정확하게 예측했고 시간에 따른 변화도 성공적으로 추적했어. 이 결과는 음성 분석이 질병 진행을 추적하는 데 있어 유망하고, 비침습적이며, 실생활에서 쓸 수 있는 도구가 될 수 있다는 걸 보여줘. 이런 도구들이 있으면 언젠가 HD 환자들이 스마트폰으로 자신의 상태를 모니터링할 수 있게 될 거고, 병원을 자주 방문할 필요도 줄어들고, 의료비도 낮아지고, 의사들이 더 맞춤화된 치료를 제공하는 데도 도움이 될 거야.

모든 사람의 목소리는 독특해

우리의 목소리는 개인마다 다른 특징이야. 똑같은 소리를 내는 사람은 둘도 없어. 어떤 목소리는 아주 쉽게 알아볼 수 있지. 휴대폰과 발신자 표시 서비스가 없던 시절을 기억하는 독자라면, 집 전화를 받고 반대편 친구의 목소리를 알아챘던 경험이 있을 거야. 더 젊은 독자라면 좋아하는 배우가 더빙한 만화 캐릭터의 목소리나, 라디오에서 흘러나오는 테일러 스위프트의 감미로운 목소리를 알아챌 수도 있고. 목소리를 독특하게 만드는 요인은 아주 많아. 성대의 모양, 목구멍·입·혀·부비동의 크기, 그리고 소리가 머리와 목 안에서 울리는 방식 등이 여기에 포함돼. 말하는 방식은 나이, 건강 상태, 지역 억양, 개인의 말투에도 영향을 받아.

인간은 왜 말을 할 수 있고 동물은 못할까?

좋은 질문이야. 우리가 아는 인간의 목소리는 관악기와 비슷해서, 크게 세 가지 요소에 의존해: 소리, 공명, 조음이야. 소리는 성대에서 나와. 성대는 후두 안에 있는 두 개의 유연한 V자 모양 근육 조직과 점막 띠인데, 후두는 흔히 “목소리 상자”라고 불리며 목 중앙에 위치해 있어. 평소 호흡할 때는 성대가 완전히 열려 있어서 공기가 폐로 들어갈 수 있어. 하지만 말을 할 때는 뇌가 후두 근육에 신호를 보내 성대를 닫게 하고, 그러면 성대가 진동하면서 목소리의 음파가 만들어져. 이 소리는 공명기관인 목구멍, 구강, 비강을 거치면서 변형되는데, 이 과정에서 사람마다 알아볼 수 있는 고유한 목소리가 만들어져. 마지막으로, 혀와 연구개, 입술은 조음기관으로 간주되는데, 이들은 발성된 소리를 변형시키고 모음과 자음을 구별해서 발음하는 데 중요한 역할을 해.

포유류, 파충류, 심지어 양서류도 인간과 비슷한 성대 구조를 가지고 있어. 이 동물들은 짖는 소리, 으르렁거리는 소리, 끼익거리는 소리 같은 소음과 소리로 서로 소통하지만, 오직 인간만이 말을 할 수 있어. 이건 후두, 혀, 입술에 대한 직접적인 신경신경 정보를 저장하고 전달하는 뇌 세포 제어와, 본능적인 소음이 아니라 소리를 의식적으로 조절할 수 있게 해주는 뇌의 특수한 피질 영역 덕분이야. 연구자들은 이런 신경신경 정보를 저장하고 전달하는 뇌 세포 연결을 연구해서 뇌가 어떻게 말과 언어를 제어하는지, 그리고 질병 상태에서 이 과정이 어떻게 잘못될 수 있는지를 이해하려고 해.

HD에서 나타나는 말하기 문제

말하기는 복잡한 운동 능력, 인지 제어, 여러 단계의 계획 수립을 필요로 하기 때문에, HD 증상이 있는 사람들에게서 수십 년 전부터 말하기 어려움이 기록되어 온 것도 놀랍지 않아. 초기 연구에 따르면 HD 환자들은 건강한 대조군에 비해 말하는 속도가 느렸고, 단어를 말하는 데 더 오래 걸렸으며, 단어 사이와 단어 안에서 더 긴 침묵이 나타났어. 구체적인 변화로는 목소리 음높이나 거친 정도가 높아지는 것, 그리고 혀와 입술의 협응이 줄어들어 단어를 발음하기가 더 어려워지는 것도 포함돼. 흥미롭게도, 일부 보고에서는 말하기 결함이 첫 번째 운동 증상이 눈에 띄게 나타나기 전부터 선행할 수 있다고 제안하기도 했어. 그래서 말하기의 변화를 추적하는 것이 질병 발병과 진행을 보여주는 중요한 지표가 될 수 있다고 여겨지고 있어.

바이오마커로서의 목소리

“바이오마커바이오마커 단백질이나 DNA, RNA(리복핵산), 대사물질 등을 이용해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있는 지표를 의미한다. 이러한 용어는 유기체의 존재를 알려주는 물질을 가리키는데도 사용한다.”, 즉 생물학적 지표는 정상적인 생물학적 과정, 질병 상태, 또는 치료에 대한 반응을 나타내는 지표로서 객관적으로 측정하고 평가하는 특성이라고 공식적으로 정의돼. 쉽게 말하면, 질병으로 인해 또는 치료에 반응해서 몸 안에서 일어나는 일을 알려주는, 실제로 측정할 수 있는 것을 말해. 바이오마커는 HD 치료와 신약 개발의 여러 측면에서 중요한 역할을 해. 특히 질병 발병을 평가하거나, 질병 진행을 모니터링하거나, 새로운 치료법이 얼마나 효과가 있는지 판단하는 데 쓰일 수 있어. 현재 HD에서 가장 흔히 쓰이는 바이오마커로는 척수액에서 측정할 수 있는 단백질(예: 신경섬유경쇄[NfL]와 헌팅틴 단백질헌팅틴 단백질 헌팅틴 유전자에 의해 생산된 단백질[HTT])과, 뇌 부피를 측정하는 뇌영상 바이오마커바이오마커 단백질이나 DNA, RNA(리복핵산), 대사물질 등을 이용해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있는 지표를 의미한다. 이러한 용어는 유기체의 존재를 알려주는 물질을 가리키는데도 사용한다.(자기공명영상[MRI] 등)가 있어.

그런데 침습적인 척수 천자나 비싼 신경영상 대신, 질병 증상이나 임상시험임상시험 사람을 직접 대상으로 하거나 사람에게서 추출(또는 적출)된 검체나 사람에 대한 정보를 이용하여 이루어지는 모든 시험이나 연구를 말한다. 약물의 효과를 정기적으로, 그리고 가능하면 원격으로 쉽고 비침습적으로 추적할 수 있다면 정말 좋지 않을까? 최근 연구들은 이것이 가능할 수도 있다는 걸 보여주고 있어!

짧은 말하기 테스트로 임상 점수 예측하기

HD 환자가 신경과를 방문하면 보통 운동, 인지, 기능적 수행에 대한 다양한 평가를 받게 돼. 이런 임상 점수를 바탕으로, 임상의들은 운동·인지·기능적 증상의 특징을 하나로 통합한 복합 통합 헌팅턴병 평가척도(cUHDRS)를 개발했어. cUHDRS는 HD의 진행을 추적하는 데 널리 인정받는 방법이고, HD 임상시험에서 평가지표로 흔히 쓰여. 하지만 HD를 추적하는 어떤 검사든 그렇듯이 단점도 있어. 이 평가는 보통 1년에 한 번만 이루어지고, 변화를 민감하게 포착하도록 설계되지 않았고, 누가 검사를 진행하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있어. HD는 결국 정말 복잡한 질병이니까.

2022년에 발표된 최첨단 연구에서, 안-카트린 바슈-레비가 이끄는 연구팀은 프랑스의 세 개 전향적 코호트에서 HD 유전자 보인자 181명을 모집해서 간단한 말소리 녹음을 수집했어. 이 녹음에는 45초 이내에 1부터 20까지 숫자를 순서대로 세고, 다시 거꾸로 세는 과제가 포함됐어. 사실 거꾸로 세는 건 훨씬 더 어렵고 작업 기억, 집중력, 주의력이 더 많이 필요해서, 이 연구에 중요한 요소로 추가된 거야. 결과를 보면 특정 말소리 특징들이 cUHDRS로 측정되는 주요 임상 증상을 예측할 수 있었어. 더 나아가, MRI 영상 데이터는 말소리가 나빠지는 것이 HD에서 가장 많은 영향을 받는 뇌 부위인 선조체의 손상과 관련이 있어 보인다는 걸 보여줬어.

새 연구에서 밝혀진 것

이전 연구를 바탕으로, 바슈-레비 연구팀은 최근 음성 녹음을 추적하고 분석하는 xHD-Vox(x는 eXplainable, HD는 헌팅턴병, Vox는 목소리를 의미)라는 도구를 개발했어. 먼저 “Whisper”라는 자동 음성 인식 시스템—그래, 바로 인공지능(AI)이야—을 이용해서 말소리 녹음을 자동화했어. Whisper는 ChatGPT를 개발한 바로 그 회사인 OpenAI가 만들었어.

다른 AI 기반 도구와 마찬가지로, xHD-Vox도 데이터와 사람의 지시를 통해 프로그래밍되고 학습돼야 했어. 이 경우, 언어병리학자들이 HD 환자들이 1부터 20까지 순서대로, 그리고 거꾸로 숫자를 세는 음성 녹음을 듣고, 말소리와 소리의 특징을 수동으로 표시하거나 라벨링했어. 바슈-레비 연구팀은 이 데이터를 이용해서 xHD-Vox가 말소리의 특징을 식별하고 분류하도록 학습시켰고, xHD-Vox는 중요한 특징들을 추출해냈어. 여기에는 조음과 소리의 결함, 숫자 세기의 리듬과 속도 변화, 그리고 멈춤, 불필요한 소리 추가, 숫자 순서의 오류가 포함됐어. 그러니까 기본적으로, 사람 평가자 없이도 컴퓨터 장치가 환자들의 말소리 녹음을 평가하고 점수를 매기도록 가르친 셈이야.

연구진은 이어서 컴퓨터가 평가한 음성 특징이 임상 검사 결과, 특히 표준 지표인 cUHDRS와 강한 상관관계가 있다는 걸 보여줬고, 이로써 이 도구는 사실상 디지털 “바이오마커바이오마커 단백질이나 DNA, RNA(리복핵산), 대사물질 등을 이용해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있는 지표를 의미한다. 이러한 용어는 유기체의 존재를 알려주는 물질을 가리키는데도 사용한다.”가 된 셈이야. 이건 중요한 단계였는데, 이 음성 테스트가 실제로 HD의 생물학적 상태를 정확하게 반영하고 있다는 확신을 연구진에게 심어줬기 때문이야.

연구의 다음 단계에서, 연구자들은 xHD-Vox가 2년이라는 기간 동안 HD 진행을 얼마나 잘 추적할 수 있는지 시험했어. 그 결과, xHD-Vox는 임상의들이 임상 점수를 이용해 예측하는 것과 비슷한 수준으로 HD 증상의 악화를 예측할 수 있었어. 이 연구에서 특히 흥미로운 점은, 이 모델이 모바일 앱에 탑재되어 사람들이 자신의 스마트폰으로 시간에 따른 자신의 목소리를 원격으로 모니터링하는 데 쓰일 수 있다는 거야.

다음 단계는 무엇일까?

이런 방식으로 인공지능을 활용하는 건 획기적인 일이야. 하지만 xHD-Vox는 아직 본격적으로 쓰일 준비가 되지 않았어. 널리 사용되기 전에, 더 많은 HD 환자 집단을 대상으로 xHD-Vox를 시험하고, 휴대폰을 이용한 실생활 음성 녹음도 테스트해봐야 해. 이를 염두에 두고, 연구자들은 이미 xHD-Vox의 안드로이드 프로토타입을 개발해서 모바일 배포와 원격 모니터링 가능성을 탐구하고 있어. 이건 앱스토어에서 찾을 수 있는 건 아니고, 현재 실험적으로 테스트되고 있는 단계야.

또한, 이 장치는 영어 외에 다른 언어로도 테스트돼야 해. 정말 효과적인 바이오마커가 되려면 전 세계적으로 활용 가능해야 하니까. 지금까지 HD에서 다국어 음성 분석 연구는 단 하나(Fahed 등)뿐이었는데, 이는 읽기 과제에 초점을 맞췄고, 읽기 특징이 언어에 따라 달라진다는 걸 보여줬어. Whisper가 96개 언어를 지원하는 만큼, 연구자들은 단어를 읽는 것보다 숫자를 세는 과제라서 xHD-Vox를 새로운 언어에 적용하는 게 더 쉽고 효율적일 거라고 보고 있어.

그럼에도 불구하고, 이 연구는 HD 모니터링을 위한 원격의료에서 중요한 진전을 보여주며, 질병 진행을 감지할 수 있는 가능성을 제시해. 이건 특히 의료 접근이 제한적인 지역이나 농촌 지역에서 더욱 중요할 수 있어.

요약:

• 인간의 말하기는 뇌, 성대, 혀, 입술 사이의 정밀한 협응에 달려 있어.
• 과학자들은 이런 연결을 연구해서 뇌가 어떻게 말소리를 만들어내는지, 그리고 HD 같은 질병에서 이 과정이 어떻게 변하는지 이해하려고 해.
• HD 환자는 말이 더 느려지거나, 더 자주 멈추거나, 명확하게 말하는 데 필요한 소리를 조율하는 데 어려움을 겪을 수 있어.
• 연구자들은 간단한 숫자 세기 과제 중의 말소리를 분석하는 AI 기반 도구인 xHD-Vox를 개발했어.
• xHD-Vox가 측정한 말소리 특징은 임상 평가를 반영했고, 2년에 걸친 HD의 변화를 추적했어.
• 추가 검증을 거치면, 음성 분석이 HD를 원격으로 모니터링할 수 있는 간단하고 비침습적인 방법이 될 수 있어.