연구진은 알츠하이머병(AD) 진행을 모델링하는 새로운 프레임워크인 베이지안 네트워크와 잠재 시간 임베딩(BN-LTE)을 개발했어요.
BN-LTE는 기준 바이오마커 프로필에서 질병 가짜 시간을 추정하고, 생물학적으로 타당한 AT(N) 순서에 따라 방향성 의존성을 제한해요.
ADNI 데이터를 활용한 실험에서 BN-LTE는 기존 예측 모델보다 타우 진행의 공간적 재구성이 뛰어나며, 질병 단계에 따른 AT(N) 효과를 파악하고 특정 시기(가짜 시간 중간)의 아밀로이드 민감성을 확인했어요.