[Disease as Exception] 3화 - 알츠하이머
열쇠를 어디에 뒀는지 생각이 안 난다.
분명히 집에 들어오면서 어딘가에 놓았는데, 그 장면이 떠오르지 않는다. 아까 분명히 봤는데. 이런 일이 생기면 우리는 대개 "요즘 너무 바빠서" 혹은 "나이가 드나" 하고 넘긴다. 그런데 조금 다른 질문을 던져보자. 그 장면이 왜 저장되지 않았는가? 아니, 더 정확하게는 — 저장은 됐는데 왜 꺼내지지 않는가?
이 글은 알츠하이머를 예방하는 방법을 다루지 않는다. 그 대신, 우리가 이미 알고 있는 것들을 — 수면을, 운동을, 사회적 연결을 — 조금 다른 각도에서 보려는 시도다. 어쩌면 이미 하고 있는 것들의 의미가 달라 보일 수도 있고, 어쩌면 지금까지와 다른 질문을 던지게 될 수도 있다.
이 글은 비전공자의 창의적 해석입니다. 본문에 포함된 의학·생물학적 사실은 공개 학술 자료를 참고했으며, 의학적 조언이나 진단을 목적으로 하지 않습니다. 건강 관련 판단은 반드시 전문의와 상담하시기 바랍니다.
알츠하이머는 발병 원인과 메커니즘이 아직 완전히 규명되지 않은 영역입니다. 이 글의 패러다임 기반 해석은 기존 과학의 대안이 아니라, 다른 시각에서 바라보는 하나의 재해석입니다.
AI 정보
우리 몸은 하나의 중앙 서버가 운영하는 시스템이 아니다. 각자의 역할을 가진 노드들이 신호를 주고받으며 합의해 나가는, 분산원장 네트워크에 가깝다. 이 시리즈는 그 네트워크 안에서 예외 상태(exception)가 어떻게 발생하는지를 따라간다.
뇌 편에서 기억을 이렇게 설명했다. 뇌는 기억을 파일 하나에 저장하지 않는다. 냄새는 이쪽에, 감각은 저쪽에, 맥락은 또 다른 곳에 분산해서 저장한다. 기억을 인출할 때, 뇌는 흩어진 조각들을 그때그때 다시 끌어모아 재구성한다.
그 재구성을 가능하게 하는 것이 해마(hippocampus)다. 해마는 분산된 정보들이 어디 있는지를 가리키는 인덱서다. 창고가 아니라, 창고들의 지도를 갖고 있는 노드다. 기억을 인출할 때, 해마의 인덱스를 참조해 흩어진 피질 영역들이 동시에 재활성화된다. 이 재활성화의 합의가 이루어지는 순간, 우리는 기억을 떠올린다.
알츠하이머는 이 인덱서 노드를 가장 먼저 공격한다.
그리고 그 공격은 — 처음에는 아무 소리도 내지 않는다.
```mermaid
flowchart TD
A["기억 인출 요청"] --> B["해마 (인덱서 노드)"]
B --> C["청각 피질 — 소리 정보"]
B --> D["두정엽 — 공간 정보"]
B --> E["감각 피질 — 신체 감각"]
B --> F["전두엽 — 맥락·언어"]
C & D & E & F --> G{"분산 합의"}
G -->|"합의 성공"| H["기억 재구성 완료"]
G -->|"인덱서 손상"| I["합의 실패 — 기억 인출 불가"]
style I fill:#ff6b6b,color:#fff
style H fill:#51cf66,color:#fff
```
알츠하이머 병리의 특이한 점은, 증상이 나타나기 훨씬 전부터 시작된다는 것이다. 아밀로이드-베타(Aβ)라는 단백질 조각이 뇌 조직에 축적되기 시작하는 것은 증상 발현보다 15년에서 20년 앞선다는 것이 현재 주류 견해다.[1]
20년.
수면 편에서 다뤘던 것처럼, 수면 중 글림프 시스템(glymphatic system)은 이 아밀로이드-베타를 포함한 대사 노폐물을 뇌척수액으로 씻어낸다. 뇌세포 사이의 공간이 수면 중에 약 60% 확장되면서 flush가 일어난다.[2] 이것을 패러다임 언어로 하면, 분산원장 네트워크가 스스로를 유지하기 위해 주기적으로 실행하는 가비지 컬렉션(GC)이다.
그렇다면 알츠하이머는 어디서부터 이야기를 시작해야 하는가.
GC가 수거해야 할 것들이, 수거되지 않고 쌓이기 시작하는 그 지점에서다.
간 편에서 "간은 침묵한다"고 썼다. 간은 자신의 상태를 네트워크에 broadcast 하지 않는다. 임계점에 도달해 기능이 무너지기 전까지, 이상 신호가 거의 없다. 알츠하이머의 초기 병리도 침묵한다. 20년 동안, 증상 없이, 잠자코 쌓인다.
네트워크가 잘 작동하는 것처럼 보이는 동안, 로그 오염은 이미 진행 중이다.
수면 편에서 NREM 수면과 REM 수면이 서로 다른 역할을 한다고 이야기했다. NREM의 서파수면(slow-wave sleep)이 글림프 시스템을 통한 물리적 노폐물 제거 — 하드웨어 레벨 GC — 를 담당한다면, REM은 기억의 참조 관계를 재정리하고 감정 태그를 처리하는 소프트웨어 레벨 GC에 가깝다.
이 두 레이어의 GC가 정기적으로, 충분히 실행되지 않으면 무슨 일이 생기는가.
아밀로이드-베타 축적이 빨라진다.
실제로 수면 부족이 Aβ 축적 속도에 영향을 미친다는 데이터가 있다.[3] 그런데 여기서 인과 방향의 문제가 생긴다. 수면이 부족해서 Aβ가 쌓이는 건지, Aβ가 쌓이면서 수면 구조가 무너지는 건지. 알츠하이머 초기 단계에서 수면 구조 이상이 관찰된다는 것도 알려져 있다.[4] 즉, 두 방향이 모두 작동할 수 있다.
패러다임으로 표현하면 이것은 악순환(positive feedback loop — 시스템이 스스로를 가속하는 구조)이다.
GC 실행 빈도가 줄면 → 로그 오염이 쌓인다 → 오염이 GC 스케줄러 자체를 건드리기 시작한다 → GC 실행 빈도가 더 줄어든다.
```mermaid
flowchart LR
A["수면 구조 저하\n(GC 실행 빈도 감소)"] --> B["아밀로이드-베타 축적\n(로그 오염 누적)"]
B --> C["해마 신경 연결 손상\n(인덱서 노드 성능 저하)"]
C --> D["수면 조절 회로 영향\n(GC 스케줄러 손상)"]
D --> A
style A fill:#4dabf7
style B fill:#ff6b6b,color:#fff
style C fill:#ff6b6b,color:#fff
style D fill:#4dabf7
```
이 루프가 어느 지점에서 시작되는지는 아직 명확하지 않다. 하지만 루프가 자기 강화한다는 것은 — 한 번 돌기 시작하면 스스로 가속된다는 것은 — 구조적으로 분명해 보인다.
아밀로이드-베타가 세포 바깥에 쌓이는 로그 오염이라면, 타우(tau) 단백질의 문제는 다른 층위에서 일어난다.
타우는 정상 상태에서 신경세포 내부의 축삭(axon)을 따라 영양소와 신호를 운반하는 인프라 — 일종의 세포 내부 배관 — 를 지지하는 단백질이다. 그런데 알츠하이머에서 타우가 과인산화되면서 서로 엉겨 붙어 신경섬유 매듭(neurofibrillary tangles)을 형성한다.[5] 이 매듭이 세포 내 운반 인프라를 막아버린다.
아밀로이드-베타가 노드와 노드 사이의 연결 문제라면, 타우는 노드 내부 통신 버스의 붕괴다. 전자가 트랜잭션 레이어의 문제라면, 후자는 노드 자체 인프라의 문제다.
현재 연구에서 타우 병리의 진행 정도가 실제 증상과 더 직접적으로 상관된다는 것이 밝혀지고 있다.[5] 아밀로이드 플라크를 제거해도 인지 기능이 회복되지 않는 임상 실패의 반복이, 어쩌면 이 층위 차이를 놓치고 있었기 때문일 수도 있다는 이야기가 나오는 이유도 여기에 있다.
로그를 치웠는데, 배관 자체가 이미 막혀 있었던 것처럼.
흥미로운 것은, 최근 치료 연구의 방향이 조용히 바뀌고 있다는 점이다. 아밀로이드 제거에서 벗어나, 해마의 신호 수신 회로 자체를 복구하려는 접근들이 등장하고 있다. 그중 하나가 GL-II-73이라는 약물이다. 기존 약물들이 아밀로이드-베타 축적을 겨냥하는 것과 달리, GL-II-73은 해마의 GABA 수용체를 선택적으로 타깃으로 삼아 뇌 기능 복원과 손상된 신경 연결 수리를 시도한다.[9] 알츠하이머 마우스 모델에서 인지 기능 회복이 관찰되었고, 2025년 상반기 FDA 승인 하에 인간 대상 Phase 1 임상 시험 진입이 예정된 후보 약물이다. 유전자 치료 방향에서도 해마를 직접 타깃으로 하는 시도가 진행 중이다. NF-α1 유전자를 바이러스 벡터로 해마에 직접 전달하면 아밀로이드-베타 생성과 타우 과인산화가 동시에 감소한다는 동물 모델 결과가 나왔다.[10] 로그 오염과 배관 붕괴, 두 층위를 한 번에 건드리는 접근이다.
로그를 치우는 것이 아니라, 인덱서 노드가 다시 작동할 수 있는 조건을 만드는 방향으로. 이 패러다임이 그 방향과 우연히 겹친다면, 그것은 패러다임이 옳아서가 아니라 — 구조를 다르게 보는 시각이 때로 같은 지점을 가리키기 때문일 것이다.
뇌 편에서 간이 공급하는 포도당과 폐가 공급하는 산소 없이는 뇌라는 고연산 노드가 작동할 수 없다고 이야기했다. 체중의 2%가 에너지의 20%를 쓰는 노드. 그 배관이 노후화되면 연산 안정성이 무너진다.
알츠하이머 위험 인자 중에 혈압, 당뇨, 심방세동이 포함되는 이유가 여기에 있다. 이것들은 뇌에 직접 관여하지 않는 것처럼 보이지만, 실제로는 뇌에 산소와 포도당을 공급하는 혈관 인프라의 상태를 결정한다.
신장 편에서 이런 이야기를 했다. "만성 불안은 감정 상태 신호가 아니라, 인프라 설정값 자체를 바꿔버린다." 뇌가 위협을 학습한 채로 리셋되지 않으면, 신장은 계속 비상 프로토콜을 기본값으로 실행한다. 그것이 고혈압의 원인 중 하나다.
이 연결이 알츠하이머와 닿는 지점이 있다. 만성 스트레스 상태에서 지속적으로 분비되는 코르티솔은 해마 신경세포에 누적적인 손상을 줄 수 있다. 뇌의 네트워크 상태가 말단 인프라 노드의 설정값을 바꾸고, 그 변화가 다시 뇌 자체의 핵심 노드를 건드리는 구조다.
심리적 상태가 생리적 인프라에 남기는 흔적이, 인덱서 노드 수준까지 미칠 수 있다는 이야기.
```mermaid
flowchart TD
A["혈관 인프라\n(혈압·혈당 관리 상태)"] -->|"포도당·산소 공급 품질"| B["뇌 (고연산 노드)"]
C["만성 스트레스\n(비상 프로토콜 고착)"] -->|"코르티솔 지속 분비"| D["해마 신경세포 손상"]
B --> D
D --> E["인덱서 노드 성능 저하"]
A -->|"뇌혈관 손상"| E
style E fill:#ff6b6b,color:#fff
```
흥미로운 데이터가 있다. 교육 수준이 높거나 인지적으로 활발한 삶을 살아온 사람들은 동일한 병리 수준에서도 증상 발현이 늦은 경향이 있다.[6] 뇌 영상에서 아밀로이드-베타 축적이 상당히 진행되었음에도, 인지 기능 저하가 비교적 늦게 나타나는 것이다.
이것이 인지 예비능(cognitive reserve) 가설이다.
패러다임으로 읽으면, 이것은 분산 네트워크의 노드 중복성이다.
단일 경로에만 의존하는 네트워크는 그 경로가 손상되면 기능이 중단된다. 하지만 같은 목적지로 향하는 경로가 여러 개 있는 네트워크는 — 하나의 경로가 막혀도 다른 경로가 우회한다. 뇌 편에서 이야기했던 "사용하면 살아남고, 사용하지 않으면 사라진다"는 시냅스 가지치기의 논리가, 여기서 다시 등장한다.
인덱서 노드가 손상되어도, 합의에 참여할 수 있는 다른 경로들이 충분히 형성되어 있다면 — 같은 기억에 도달하는 방법이 여러 개 있다면 — 시스템은 조금 더 오래 버틴다.
새로운 언어를 배우거나, 악기를 익히거나, 이전에 다루지 않던 분야의 글을 읽는 것들이 인지 예비능에 기여한다고 이야기되는 이유가 이것이다. 이미 익숙한 경로를 반복하는 것이 아니라, 새로운 경로를 만드는 것. 패러다임에서 이것은 네트워크의 경로 다양성을 높이는 일이다.
사회적 고립이 알츠하이머 위험 인자로 연구되고 있다. 역학 데이터에서 이 방향은 꽤 일관되게 나타난다.[7]
패러다임으로 이것을 어떻게 읽을 수 있을까.
뇌 편에서 기억이 인출될 때마다 재합의가 일어난다고 했다. 그 재합의에 참여하는 NTC들의 상태는 매번 조금씩 다르다. 외부 세계와 상호작용한다는 것은, 네트워크가 새로운 입력을 받고 그것에 반응하며 합의를 업데이트하는 과정이다.
고립된 네트워크는 외부 트랜잭션 없이 내부 순환만 한다. 내부 순환만 하는 노드는 새로운 합의를 생성하지 않는다. 합의가 생성되지 않는 경로는 시냅스 가지치기의 대상이 된다.
그런데 여기서 중요한 것이 있다. 사회적 연결의 양보다 질이 더 중요하다는 연구들이 있다. 갈등이 잦고 긴장된 관계들보다, 안정적이고 신뢰할 수 있는 관계들이 인지 보호 효과와 더 연관된다는 것이다.[7]
패러다임 언어로는 이렇게 표현할 수 있다. 합의 트랜잭션의 빈도보다, 트랜잭션 오류율이 낮은 것이 더 중요하다. 오류율이 높은 트랜잭션을 계속 처리하는 네트워크는, 트랜잭션 자체가 노이즈로 작용할 수 있다.
여기서 한 가지 질문이 남는다. 우리는 자신의 GC가 잘 작동하고 있는지 어떻게 아는가.
수면의 질을 느낌으로 판단한다. 개운하면 잘 잔 것, 무거우면 못 잔 것. 그런데 수면 중 실제로 글림프 시스템이 얼마나 작동했는지는 — 아밀로이드-베타가 얼마나 씻겨 나갔는지는 — 현재로서는 일반적인 방법으로 확인할 수 없다.
20년 전부터 쌓이기 시작한다는 그 오염이, 외부에서 관찰될 시점에는 이미 상당히 진행된 상태다.
간 편에서 이야기했던 것처럼: 간은 침묵한다. 임계점에 도달해 기능이 무너지기 전까지, 이상 신호가 거의 없다. 하지만 간의 침묵이 곧 네트워크 전체의 침묵은 아니었다. 간 기능이 저하되면 다른 노드들이 어딘가에서 신호를 냈다.
알츠하이머의 침묵은 조금 다르다. 인덱서 노드가 손상되고 있을 때, 그 신호를 처리하는 것이 바로 그 인덱서 노드 자신이기 때문이다. 에러 로그를 기록하는 시스템이 손상되면, 에러 로그 자체가 기록되지 않는다.
이것이 알츠하이머가 유독 발견이 늦어지는 이유 중 하나일 수 있다. 자신의 상태를 모니터링하는 노드 자체가 영향을 받고 있다면, 그 시스템에서 생성되는 자기 진단 신호는 신뢰하기 어렵다.
이 글을 여기까지 읽었다면, 어쩌면 한 가지 패턴이 보였을 수도 있다.
수면, 운동, 사회적 연결, 새로운 인지 활동, 혈관 건강 관리 — 이것들은 알츠하이머와 관련해서 반복적으로 등장하는 항목들이다. 누군가에게는 이미 알고 있는 내용일 수 있다. 건강 관련 콘텐츠에서 수없이 접했을 내용이기도 하다.
그런데 이 항목들이 왜 연결되는지를 설명하는 언어는 다양하지 않다. 대개는 개별적으로 제시된다. 수면은 수면대로, 운동은 운동대로, 사회적 연결은 사회적 연결대로.
패러다임 관점에서 이것들을 하나의 구조로 읽으면 이렇다.
수면은 GC 스케줄러를 실행하는 시간이다. 운동은 BDNF라는 신호 분자를 통해 노드 유지보수 신호를 만드는 루틴이다.[8] 새로운 인지 활동은 경로 다양성 — 노드 중복성 — 을 높인다. 사회적 연결은 외부 트랜잭션을 통해 네트워크를 검증한다. 혈관 건강 관리는 고연산 노드가 의존하는 공급 인프라를 유지하는 일이다.
이 프레임에서 이 항목들은 분산된 별개의 권고사항이 아니다. 하나의 네트워크를 유지하기 위한 서로 다른 레이어의 관리다.
```mermaid
flowchart TD
A["수면\n(GC 스케줄러 실행)"] --> F["분산원장 네트워크 유지"]
B["운동\n(노드 유지보수 신호)"] --> F
C["인지 활동\n(경로 다양성 확보)"] --> F
D["사회적 연결\n(외부 트랜잭션 검증)"] --> F
E["혈관·대사 관리\n(공급 인프라 유지)"] --> F
F --> G["인덱서 노드(해마)\n작동 시간 연장"]
style F fill:#4dabf7
style G fill:#51cf66,color:#fff
```
기존의 알츠하이머 예방 접근 대부분은 각 항목이 왜 도움이 되는지를 독립적으로 설명한다. 수면이 중요한 이유, 운동이 중요한 이유, 사회적 관계가 중요한 이유.
그런데 이것들이 하나의 네트워크 유지 시스템의 서로 다른 레이어라는 관점에서 보면, 몇 가지 다른 질문이 생긴다.
하나의 레이어가 무너졌을 때, 다른 레이어가 보완할 수 있는가? 수면의 질이 나빠진 시기에 운동 루틴이나 사회적 연결이 일부를 커버할 수 있는지, 아니면 각 레이어의 역할이 대체 불가능한지.
레이어들 사이에 우선순위가 있는가? GC 스케줄러 역할을 하는 수면이 가장 근본적인 레이어라면, 나머지 항목들은 수면이 작동하는 전제 위에서 효과를 발휘하는 것인지.
어느 레이어부터 무너지기 시작하는지를 관찰하는 것이 가능한가? 수면 구조의 변화가 다른 어떤 것보다 먼저 신호를 낸다면, 그것을 더 일찍 포착하는 방법이 있는지.
이 글이 제안하는 것은 구체적인 행동 지침이 아니다. 이미 알고 있는 것들을 다른 구조 안에서 다시 보는 것. 그 재배열이 기존에 던지지 않았던 질문을 만들어낸다면, 이 패러다임은 그 역할을 한 것이다.
알츠하이머는 "기억이 사라지는 병"이라고 자주 설명된다. 맞는 말이지만, 패러다임 언어에서는 조금 다르게 보인다.
기억 자체가 지워지는 것이 아니라, 분산된 조각들을 불러 모아 재합의하는 인덱서 노드가 손상되는 것이다. 창고가 불타는 것이 아니라, 창고들의 지도를 갖고 있는 노드가 작동을 멈추는 것이다.
수면 편에서 수면은 네트워크의 다운타임 — 유지보수를 위해 스케줄링된 중단 — 이라고 이야기했다. 그 다운타임이 제대로 이루어지지 않을 때 생기는 것들이, 수십 년에 걸쳐 인덱서 노드에 도달한다.
뇌 편에서 이렇게 썼다. "네트워크가 살아있는 한, 합의 방식도 계속 바뀐다." 알츠하이머는 그 합의 자체가 서서히, 조용히, 불가능해지는 과정이다.
우리가 이미 하고 있는 것들을 — 자는 것을, 움직이는 것을, 누군가와 이야기하는 것을 — 단순한 습관이나 건강 권고사항이 아니라, 하나의 네트워크를 유지하는 레이어들로 볼 수 있다면. 그 시각이 무엇인가를 바꿀 수도 있지 않을까.
무엇을 바꾸는지는, 아직 열린 질문이다.
이 글이 취하는 방향 — 몸을 하나의 네트워크로 보고, 질병을 그 네트워크의 교란으로 읽는 것 — 은 비전공자의 독자적 발상만은 아니다. 학계에도 비슷한 문제의식이 있다.
네트워크 의학(Network Medicine)이라는 분야가 있다. 복잡계 물리학자 Albert-László Barabási가 2011년 Nature Reviews Genetics에 발표한 논문 “Network Medicine: A Network-based Approach to Human Disease”가 출발점으로 꼽힌다. 그의 핵심 주장은 이것이다. 질병은 단일 유전자의 이상이 아니라, 조직과 장기 시스템을 연결하는 복잡한 세포내·세포간 네트워크의 교란을 반영한다. 이후 Barabási, Loscalzo, Silverman이 함께 엮은 Network Medicine (Harvard University Press, 2017)은 단백질-단백질 상호작용부터 유전자 발현 네트워크까지 다양한 층위의 네트워크를 분석해 질병을 재분류하고 치료 타겟을 발굴하는 체계를 제시했다. 2012년에는 하버드 의대 부속 브리검 여성병원에 “네트워크 의학 채닝 분과(Channing Division of Network Medicine)“가 설립되어 현재까지 운영 중이다.
다만 이 분야와 이 글의 접근은 스케일이 다르다. 네트워크 의학은 분자 층위 — 단백질과 유전자 사이의 상호작용망 — 를 수학적으로 분석하는 것이다. 이 글이 취하는 층위는 장기-시스템이다. 각 장기를 노드로, 그 사이의 신호 교환을 프로토콜로 읽는 것. 같은 “네트워크”라는 언어를 쓰지만, 보는 스케일이 다르고, 사용하는 도구도 다르다.
그 차이가 이 글의 접근을 네트워크 의학의 하위 버전으로 만들지는 않는다. 분자 층위의 지도와 장기 층위의 지도는 서로를 대체하지 않는다. 같은 지형을 다른 해상도로 그린 것이다.
[1] Jack CR Jr, et al. "NIA-AA Research Framework: Toward a biological definition of Alzheimer's disease." Alzheimer's & Dementia. 2018;14(4):535–562.
[2] Xie L, et al. "Sleep Drives Metabolite Clearance from the Adult Brain." Science. 2013;342(6156):373–377.
[3] Shokri-Kojori E, et al. "β-Amyloid accumulation in the human brain after one night of sleep deprivation." PNAS. 2018;115(17):4483–4488.
[4] Liguori C, et al. "Orexinergic system dysregulation, sleep impairment, and cognitive decline in Alzheimer's disease." JAMA Neurology. 2014;71(12):1498–1505.
[5] Bejanin A, et al. "Tau pathology and neurodegeneration contribute to cognitive impairment in Alzheimer's disease." Brain. 2017;140(12):3286–3300.
[6] Stern Y. "Cognitive reserve in ageing and Alzheimer's disease." The Lancet Neurology. 2012;11(11):1006–1012.
[7] Livingston G, et al. "Dementia prevention, intervention, and care: 2020 report of the Lancet Commission." The Lancet. 2020;396(10248):413–446.
[8] Erickson KI, et al. "Exercise training increases size of hippocampus and improves memory." PNAS. 2011;108(7):3017–3022.
[9] Prevot TD, et al. "Restoring hippocampal GABA signaling with GL-II-73 reverses memory deficits in Alzheimer's disease mouse models." Neurobiology of Aging. 2025;147:49.
[10] Xiao X, et al. "NF-α1 gene delivery to the hippocampus reduces APP expression and tau hyperphosphorylation in 3xTg-AD mice." Frontiers in Molecular Neuroscience. 2023.
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