The Relationship between Functional Physical Fitness and Mild Cognitive Impairment in Older Adults

http://dx.doi.org/10.5763/kjsm.2015.33.2.102 pISSN 1226-3729 eISSN 2288-6028

Received: May 1, 2015 Revised: July 14, 2015 Accepted: July 14, 2015 Correspondence: Hyunsik Kang

College of Sport Science, Sungkyunkwan University, 2066 Seobu-ro, Suwon 16419, Korea Tel: +82-31-299-6923, Fax: +82-31-299-6942, E-mail: [email protected]

This work was supported by the National Research Foundation Grant funded by the Korean Government (NRF-2013S1A2A2034953).

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노인의 기능 체력과 경도 인지 장애와의 연관성

성균관대학교 스포츠과학대학

한 진 희ㆍ강 현 식

The Relationship between Functional Physical Fitness and Mild Cognitive Impairment in Older Adults

Jinhee Han, Hyunsik Kang

College of Sport Science, Sungkyunkwan University, Suwon, Korea

In a cross-sectional design, this study examined the relationship between functional physical fitness and mild cognitive impairment (MCI) in older adults. A total of 306 older adults (91 men and 215 women) aged 65 years or older were recruited from our local community. A senior fitness test (SFT) was used to assess functional domains of physical fitness consisting of upper and lower body strength, endurance, upper and lower body flexibility, and agility/dynamic balance. Korean version of mini-mental state examine for dementia screening and short-form geriatric depression scale were used to assess global cognitive performance and depression, respectively. Age, sex, education, body mass index, percent body fat, blood lipids, glucose, insulin, and homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) were assessed. A composite score of physical fitness was calculated as a sum of z scores for each domain of the SFT parameters. Based on the composited score of physical fitness, subjects were classified as low fit (lower 25 percentile), moderate fit (middle 50 percentile), and high fit (high 25 percentile). Linear contrast analysis using one-way analysis of variance showed significant linear trends for age (p＜0.001), education (p＜0.001), cognitive function (p＜0.001), and depression scale (p=0.006) across incremental composite score of physical fitness.

Functional physical fitness was positively associated with age, years of education and global cognitive performance and negatively with depression scale. Logistic regression analyses showed that compared to the low fit group, the moderate (p=0.004) and high fit (p=0.010) groups had significantly lower odds ratios for having MCI even after adjusted for age, sex, education, and body fatness parameters. However, the odds ratios of the moderate (p=0.101) and high fit (p=0.191) groups were not significant when additionally controlling for depression scale and HOMA-IR. The current findings suggest that physical fitness promotion along with treatments of depression and HOMA-IR should be key components of interventions to prevent and/or treat MCI with normal aging.

Keywords: Elderly persons, Physical fitness, Cognitive function

서 론

우리나라는 전체인구 중에서 65세 노인인구가 차지하는 비율이 세계에서 가장 빠른 속도로 늘어나고 있다. 지난 2000 년을 기점으로 65세 이상 인구비율이 전체 인구의 7.2%로써 본격적인 고령화 사회에 진입하였으며, 2018년에는 14% 수준 의 고령사회, 2026년에는 20% 이상 초고령 사회에 진입할 것으로 전망되고 있다 ¹⁾ . 이처럼 인구의 고령화는 여러 가지 퇴행성질환의 발병에 직접적인 원인으로 작용하는데 , 그 중에 서도 경도 인지 장애 (mild cognitive impairment, MCI) 및 치매 (dementia)는 고령화로 인해 우리사회가 감당해야 하는 가장 심각한 퇴행성뇌신경질환이다. 특히 치매의 전 단계인 경도 인지 장애를 가진 노인은 27.82%로 전체 노인 인구 중 약 4명 중 1명이 인지기능이 떨어져 있는 상태인 것으로 추산된다.

경도 인지 장애란 정상 노인에 비해 인지기능은 저하되었지 만 , 독립적인 일상생활을 수행하는 능력은 보존된 상태로 정상 에서 치매로 이행되는 중간 단계를 말한다. 정상 노인이 매년 1%–2%의 비율로 치매로 전환되는 데 비해 경도 인지 장애에 속하는 노인은 매년 10%–15% 비율로 치매로 진행되고 6년 안에는 80% 정도가 치매로 진행되므로 경도 인지 장애 군은 치매로 이행할 수 있는 고위험군으로 지목되고 있다 ²⁾ .

그러나 정상적인 노화에 따른 인지 기능의 저하는 수년에 걸쳐 서서히 진행되기 때문에 치매는 병리학적으로 발병 시점 을 정확하게 확인하기 어려울 뿐만 아니라 치매는 환자 본인과 가족의 삶의 질적 저하는 물론이고 막대한 의료비 지출로 인해 개인적 및 국가적 차원에서 심각한 수준의 경제적 부담으 로 이어지기 때문에 이에 대한 대비책이 절실한 실정이다.

하지만 인지 장애 및 치매에 대한 효과적인 약물이나 치료법이 아직 연구 혹은 개발 단계이며 , 비타민 E와 같은 항산화제나 항소염제, 도네페질(donepezil) 등이 일부 치매 약물이 처방되 고 있지만 치료 효과가 극히 제한적일 뿐만 아니라 약물에 따른 부작용이 심각한 실정이다 ³⁾ .

따라서 현재로서는 인지 장애 혹은 치매를 예방하기 위한 차원에서 수정 가능한 위험인자(modifiable risk factors)를 biomarkers로 개발하여 제한적인 약물치료를 보조하는(com- ponents of interventions) 중재수단의 내용으로 적극 활용함으 로써 건강한 노화를 유도할 필요성이 절실히 제기되고 있다.

이 중 영양 , 신체 활동, 정신 활동 등 비약물적인 접근이 연구되 었고 최근 많은 연구들이 생활습관과 치매의 연관성에 대해 보고하고 있다. 특히 신체활동(physical activity) 및 체력(phy-

sical fitness)이 치매 및 인지기능 장애와 유의한 연관성이 있는 것으로 보고되고 있다 ^4-8) .

신체활동 및 체력과 인지 기능의 연관성을 밝힌 연구들을 살펴보면 인지 장애나 치매를 가지고 있지 않은 정신적으로 건강한 노인들을 대상으로 근력 ⁵⁾ 과 민첩성 ⁴⁾ 이 높은 수준일수 록 인지 기능감소, 특히 집행 기능(executive function)의 감소가 덜 일어나는 것으로 밝혀졌다 . 또 운동 중재를 통한 신체활동 및 체력의 증가는 치매의 위험도를 낮추고 인지 기능을 강화시 키는 것으로 나타났다 ⁷⁾ . 최근 두 편의 인구 기반 연구(popula- tion-based study)에서 보행 속도가 치매 전 단계 노인들의 낮아 진 인지 기능의 마커로서의 역할을 한다고 보고되었다 ^6,8) . 이렇듯, 지금까지 보고된 국외 선행연구를 종합해 보면, 횡적 연구에서 인지 기능과 체력 간에 일정한 관련성이 있고, 운동을 통한 체력증진이 인지 기능 향상과 연관이 있다고 판단되지만 국내의 경우 이에 대한 연구는 부족한 실정이다.

또한 신체활동과 인지 기능의 연관성을 밝힌 기존의 연구들은 체력을 평가하는 방법에 있어서 대상자에게 전화나 자가보고 형태의 설문지를 시행하여 객관성과 신뢰성이 확보되지 않은 경우도 종종 있었다 ⁹⁾ .

이러한 점에 착안하여 본 연구는 노인의 인지 기능과 일상생 활 관련 체력의 연관성을 분석하기 위하여 신뢰성과 타당성이 이미 검증되고 국제적으로 널리 사용되고 있는 노인체력검사 (senior fitness test)를 실시함으로서 피검자의 체력을 객관적으 로 측정하고 체력과 인지 기능에 영향을 미칠 수 있는 나이, 성별, 교육수준 등의 covariates를 통계적으로 보정함으로써 체력과 인지 기능 간의 독립적인 연관성을 검증하는 것을 주요 목적으로 한다. 또한 체력을 포함한 여러 수정 가능한 위험인자들의 경도 인지 장애에 대한 중재로서의 독립적인 역할을 확인해보고자 한다 . 그리하여 본 연구의 궁극적인 목표 는 인지 기능 저하 예방 및 향상을 위한 체력의 의미를 확인하고 노인의 신체 및 정신 건강 증진을 도모하기 위한 체력을 포함한 수정 가능한 위험인자에 대한기초 자료를 제공하는 것이다.

연구 방법

1. 연구 대상

본 연구의 대상자는 S시에 거주하는 65세 이상의 노인으로

서 자발적인 참여의사를 밝힌 306명(남자, 91명; 여자, 215명)

을 대상으로 하였다. 연구 시작 전에 연구의 취지와 절차에

대하여 설명하였고, 연구윤리심의위원회(the Institutional Re-

Table 1. Physical characteristics (n=306) across physical fitness levels

Characteristic Low (n=77) Mod (n=153) High (n=77) Total (n=306) p for linear trends

Sex (male/female) 21/56 45/108 25/52 91/215 -

Height (cm) 155.3±8.0 155.9±8.1 158.2±7.9 156.4±8.1 0.055

Age (yr) 75.8±6.3 73.3±5.4 71.0±4.7 73.3±5.7 ＜0.001

Weight (kg) 59.3±8.3 59.8±8.0 60.6±9.5 59.9±8.5 0.601

BMI (kg/m

) 24.6±3.3 24.6±2.8 24.0±2.8 24.5±2.9 0.302

Body fat (%) 31.8±7.1 31.2±6.8 29.6±5.9 30.9±6.7 0.096

Body fat (kg) 19.0±5.5 18.6±4.7 18.0±4.7 18.6±4.9 0.415

Lean body mass (kg) 40.3±6.2 41.1±7.1 42.7±7.7 41.3±7.1 0.103

SBP (mm Hg) 127.1±14.4 125.4±13.2 124.5±12.1 125.6±13.2 0.455

DBP (mm Hg) 71.0±9.5 71.2±10.3 73.0±8.3 71.6±9.6 0.331

EDU (yr) 6.8±4.0 7.9±3.7 9.5±3.4 8.0±3.8 ＜0.001

BMI: body mass index, SBP: systolic blood pressures, DBP: diastolic blood pressures, EDU: education.

view Board)의 심의과정을 거친 참여 동의서에 자발적으로 서명한 피검자만을 선정하였으며, 인지 기능 검사를 통해 심각 한 인지 기능 저하를 가진 자와 설문지를 통해 수술 및 극심한 관절염 등으로 인해 본 연구에 참여하는데 있어 방해 요인이 있는 자는 제외하였다. 연구 참여자의 신체적 특성은 다음과 같다(Table 1).

2. 연구 방법

1) 신체구성 및 안정 시 혈압

신체구성 변인으로 신장 , 체중, 체질량지수(body mass index, BMI), 체지방률(percent body fat, %BF)을 측정하였다. 신장 (cm)과 체중(kg)은 자동측정기(DS-102, Jenix, Seoul, Korea)를 이용하여 측정한 다음 BMI=체중(kg)/신장(m ² )을 산출했으며,

%BF는 X-Scan Body Composition Analyzer (Jawon Medica Co., Gyeongsan, Korea)를 이용하여 측정 하였다. 혈압측정은 측정 전 앉은 상태로 10분 간 안정을 취한 다음 자동혈압계(Jawon Medical Co., Korea)로 측정하였으며, 측정은 2회 반복 측정하 여 평균값을 기록하였으며, 측정 시간 간격은 2분으로 하였다.

2) 체력변인

본 연구에서 사용한 체력검사는 Rikli과 Jones ¹⁰⁾ 가 개발하고 신뢰성과 타당성이 입증된 노인체력 검사(senior fitness test, SFT)로서 이는 심폐지구력(2분 제자리 걷기), 상체(덤벨 들기)·

하체(의자에서 일어섰다 앉기) 근력, 상체(등 뒤에서 손잡기)·

하체(의자 앉아 앞으로 굽히기) 유연성, 민첩성/동적 평형성 (224 cm 왕복 걷기) 등 6가지 체력 영역을 측정하는 것으로 구성되어 있다 . 이 중 상ㆍ하체 유연성과 민첩성 및 동적 평형

성은 2회 측정하였으며, 그 중 좋은 점수를 기록하여 결과분석 에 이용하였다.

3) 인지 기능 측정

인지 기능은 일상생활 환경 속에서 일어나는 일들을 이해하 는 능력 , 상황 판단 및 결정하는 능력, 자신의 상황에 적응하는 능력으로 ¹¹⁾ 본 연구에서는 Folstein 등 ¹²⁾ 이 개발한 간이정신상 태검사(Mini Mental State Examination, MMSE)를 Kim 등 ¹³⁾ 이 기존의 MMSE의 한계점들을 개선하고 한국 노인의 인구학적 특성과 문학적 특성이 반영된 한국어판 간이정신상태검사 (Korean version of mini-mental state examination for dementia screening, MMSE-DS)를 실시하여 측정하였다. 모든 검사는 외부에 노출이 되지 않는 공간에서 1：1 면접으로 실시되었으 며, 검사시간은 5–15분 정도가 소요되었다. 공정한 평가를 위해 사전, 사후 검사 모두 동일한 검사자가 실시하였고, 경도 인지장애의 유무는 Kim 등 ¹³⁾ 이 제시한 바와 같이 성별, 나이, 학력을 보정한 개별적 cutoff-points에 근거하여 판단하였다.

MMSE-DS는 시간 지남력(5문항), 장소 지남력(5문항), 기억력 (2문항), 주의집중력(1문항), 언어능력(2문항). 실행능력(1문 항), 시공간구성 능력(1문항), 판단 및 추상적 사고력(2문항)으 로 총 19문항으로 구성되어있다.

4) 우울 측정

우울은 기분의 저하, 의욕이나 흥미의 상실, 죄의식이나

수면장애, 식욕장애, 집중력의 저하를 보이며 일상생활이나

사회생활에 심각한 지장을 주는 상태로 ¹⁴⁾ 본 연구에서는

Yesavage과 Sheikh ¹⁵⁾ 에 의해 개발된 30문항의 자기보고서형

우울척도인 Geriatric Depression Scale (GDS)를 표준화한 한국

Table 2. Metabolic risk factors across physical fitness levels

Variable Low (n=77) Mod (n=153) High (n=77) Total (n=306) p for linear trends

FBG (mg/dL) 118.2±27.4 116.8±20.4 113.8±22.5 116.4±22.8 0.466

Insulin (mU/L) 7.9±8.4 7.9±5.6 6.6±4.0 7.6±6.1 0.379

HOMA-IR 2.4±2.8 2.3±1.9 1.9±1.3 2.2±2.0 0.341

TC (mg/dL) 149.6±39.7 149.7±39.0 144.4±40.1 148.3±39.4 0.591

HDLC (mg/dL) 42.4±13.6 44.1±12.3 44.3±17.6 43.7±14.1 0.629

TG (mg/dL) 121.1±71.2 109.6±55.7 105.5±66.4 111.5±62.7 0.271

LDLC (mg/dL) 83.0±31.2 83.0±3.03 76.1±31.2 81.3±30.8 0.237

FBG: fasting glucose, HOMA-IR: homeostasis assessment model of insulin resistance, TC: total cholesterol, HDLC: high density lipoprotein cholesterol, TG: triglycerides, LDLC: low density lipoprotein cholesterol.

어판 Short-form Geriatric Depression Scale (S-GDS)를 사용하여 측정하였다 . 우울상태는 정상(0–7점)과 우울(8–15점)로 구분 하였으며 ¹⁶⁾ 우울 정도는 우울 점수로 파악하였다.

5) 혈액변인

혈액 분석을 위하여 참여자들은 채혈 전 최소 12시간 동안 공복인 상태로 유지 후 채혈에 참여하도록 하였다. 채혈은 전완 정맥에서 1회용 주사기를 사용하여 약 8 mL를 채혈하였 다. 채혈 후 5 mL는 헤파린 처리되지 않은 혈액튜브에, 3 mL는 헤파린이 처리된 튜브에 넣은 후 원심분리기(원심분리 기, MF 300, Hanil, Incheon, Korea)를 이용하여 원심분리(3,000 rpm, 15분) 후 혈청과 혈장을 분리하여 분석 시까지 –80 ^o C 냉동기에 보관하였다 . 혈중 지질과 혈당 수준을 측정하기 위하 여 보관된 혈청으로 AU680 (Beckman coulter, San Diego, CA, USA)으로 동일회사 검사시약을 사용하여 Enzymatic &

Colorimetric test 방법으로 total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol, low-density lipoprotein cholesterol, fasting blood glucose을 분석하였고, Enzymatic Glycerol-3-Phosphate Oxidase and Peroxidase 방법으로 triglyceride를 분석하였다.

인슐린은 Human Insulin ELISA kit (ALPCO Diagnostics, Salem, NH, USA)를 사용하여 분석하였으며, homeostasis model assess- ment of insulin resistance (HOMA-IR)은 공식(HOMA index=(공 복 시 인슐린[μU/mL]×공복 시 글루코스[mmol/L]/22.5)을 이 용하여 산출하였다.

3. 자료처리 방법

연구대상자의 신체적 특성을 파악하기 위해 기술통계를 실시한 다음 모든 변인의 자료는 평균(mean)과 표준편차 (standard deviation, SD)로 표기하였다. 노인체력검사 항목별 원점수를 표준화 점수(z score)로 환산하여 총점(∑=Z1+Z2+

Z3+... Zx)을 산출하고, 체력 총점을 기준으로 전체집단을 하위

체력 집단(low 25 percentile), 중간 체력 집단(middle 50 percen- tile), 상위 체력 집단(high 25 percentile)로 집단을 구분하였다.

일원변량분석(oneway ANOVA)의 linear contrast analysis를 실 시하여 체력수준별에 따른 인지기능과 모든 종속변인의 선 경향(linear trends)의 유무를 검증하였다. 피어슨 상관관계분 석을 이용하여 모든 측정 변인간의 통계적으로 유의한 수준의 연관성 유무를 확인하였다, 마지막으로 로지스틱 선형회귀분 석(logistic linear regression)을 이용하여 체력수준별에 따라 경도 인지 장애에 노출될 수 있는 상대적 위험을 의미하는 교차비(odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간f(confidence interval, CI)을 산출하였다. 모든 통계처리는 SPSS-PC (PASW ver. 18.0, SPSS Inc., Chicago, IL, USA)를 이용하여 α=0.05 수준에서 가설검정을 위한 통계적 유의수준을 결정 하였다.

결 과

1. 체력 수준에 따른 신체적 특성 및 교육 수준

체력 수준에 따른 신체적 특성 및 학력을 분석한 결과는 Table 1과 같으며, 연령(p＜0.001)과 학력(p＜0.001)은 체력수 준별 통계적으로 유의한 선 경향이 있는 것으로 나타났다.

이러한 결과의 구체적으로 이러한 결과는 체력 수준이 높을수 록 연령이 낮고 학력이 높다는 사실의 의미하는 것으로 해석된 다.

2. 체력 수준에 따른 혈액 변인 비교

체력 수준에 따른 혈액 변인을 분석한 결과는 Table 2에

제시한 바와 같으며, 모든 변인에서 체력수준별 통계적으로

유의한 수준의 선 경향이 없는 것으로 나타났다.

Table 4. Association of MMSE with body composition and metabolic risk factors

Score Age BMI BF Edu GDS TC TG HOMA-IR

MMSE −0.161**

(p=0.005)

−0.153**

(p=0.007)

−0.250**

(p＜0.001)

0.528**

(p＜0.001)

−0.169**

(p=0.008)

−0.116*

(p=0.043)

−0.116*

(p=0.044)

−0.128*

(p=0.043) MMSE: mini mental status examination, BMI: body mass index, BF: percent body fat, Edu: education, GDS: Geriatric Depression Scale, TC: total cholesterol, TG: triglycerides, HOMA-IR: homeostasis assessment model of insulin resistance.

Table 5. Odds ratios for MCI across physical fitness levels (95% confidence interval)

Group Low fit Mod fit p-value High fit p-value

Unadjusted 1.0 (referent) 0.417 (0.217−0.827) 0.012 0.400 (0.186−0.934) 0.034 Adjusted* 1.0 (referent) 0.362 (0.180−0.728) 0.004 0.318 (0.132−0.766) 0.011 Adjusted

1.0 (referent) 0.360 (0.179−0.725) 0.004 0.315 (0.130−0.765) 0.011 Adjusted

1.0 (referent) 0.365 (0.182−0.733) 0.005 0.327 (0.135−0.791) 0.013 Adjusted

1.0 (referent) 0.398 (0.170−0.932) 0.034 0.399 (0.139−1.147) 0.088 Adjusted

1.0 (referent) 0.437 (0.163−1.176) 0.101 0.452 (0.137−1.486) 0.191 MCI: mild cognitive impairment, BMI: body mass index, GDS: Geriatric Depression Scale, HOMA-IR: homeostasis assessment model of insulin resistance.

*Adjusted for age and sex, and education;

Adjusted for age, sex, education and percent body fat;

Adjusted for age, sex, education, percent body fat, and BMI;

Adjusted for age, sex, education, percent body fat, BMI, and GDS;

Adjusted for age, sex, education, percent body fat, BMI, GDS, and HOMA-IR.

Table 3. Association of MMSE score with fitness parameters

Score LMS UMS Endurance LFX UFX Agility Fitness

MMSE 0.225**

(p＜0.001)

0.170**

(p=0.003)

0.228**

(p＜0.001)

0.140*

(p=0.015)

0.215**

(p＜0.001)

−0.384**

(p＜0.001)

0.295**

(p＜0.001) MMSE: mini mental status examination; LMS: lower body strength, UMS: upper body muscle strength, LFX: lower body flexibility, UFX: upper body flexibility.

3. 인지 기능 점수와 체력과의 상관관계

인지 기능 점수와 체력의 상관성을 분석한 결과는 Table 3와 같으며, 인지 기능 점수와 하체 근력(r=0.225, p＜0.001), 상체 근력(r=0.170, p=0.003), 지구력(r=0.228, p＜0.001), 하체 유연성(r=0.225, p＜0.001), 상체 유연성(r=0.215, p＜0.001), 총 체력 점수인 Fitness (r=0.295, p＜0.001)와는 유의한 양적 상관 관계를 가지는 것으로 나타났으며 민첩성 (r=–0.384, p＜0.001) 과는 유의한 부적 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.

4. 인지 기능과 신체구성 및 혈액 변인과의 상관

인지 기능 점수와 신체구성 및 혈액 변인의 상관성을 분석한 결과는 Table 4와 같으며, 인지 기능 점수와 나이(r=–0.161, p=0.005), 체질량지수(r=–0.153, p=0.007), 체지방율(r=–0.250, p＜0.001), 우울척도(r=–0.169, p=0.008), 총콜레스테롤(r=

–0.116, p=0.043), 중성지방(r=–0.116, p=0.044), 호마지수(r=

–0.128, p=0.043)는 유의한 부적 상관관계를 갖는 것으로 나타 났으며 학력(r=0.528, p＜0.001)은 유의한 양적 상관관계를 갖는 것으로 나타났다.

5. 경도 인지 장애와 체력 수준간의 로지스틱 회

체력수준별에 따라 경도 인지 장애에 노출될 수 있는 상대적

위험을 분석하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 실시하여 교차

비(odds ratio, OR)를 산출한 결과(Table 5), 하위 체력 집단

(reference group, OR=1)에 비해 중간 체력 집단(OR=0.415,

p=0.010) 및 상위 체력 집단(OR=0.409, p=0.030)의 승산비는

통계적으로 유의하게 더 낮은 것으로 나타났다. 이는 연령,

성별 , 학력 차이를 통계적으로 보정하고도 하위 체력 집단에

비해 중간 체력 집단 (OR=0.356, p=0.004) 및 상위 체력 집단의

승산비가 통계적으로 유의하게 더 낮은 것으로 나타났다. 또한

체지방을 추가적으로 보정하였을 때 하위체력 집단에 비해 중간 체력 집단(OR=0.360, p=0.004)과 상위 체력 집단(OR=

0.315, p=0.011)의 승산비는 통계적으로 유의하였고 체질량지 수를 추가적으로 보정하고도 하위 체력 집단에 비해 중간 체력 집단(OR=0.354, p=0.004)과 상위 체력 집단(OR=0.309, p=0.010)의 승산비는 통계적으로 유의한 수준을 유지하였다.

그러나 우울지수를 추가적으로 보정할 경우 하위 체력 수준에 비해 중간 체력 집단(OR=0.398, p=0.034)의 승산비는 통계적으 로 유의하였지만 상위 체력 집단 (OR=0.399, p=0.088)의 승산비 는 통계적으로 유의하지 않았다 . 또한 우울지수와 인슐린저항 성 지표인 호마지수를 추가적으로 보정할 경우 하위 체력 수준에 비해 중간 체력 집단(OR=0.437, p=0.101)과 상위 체력 집단(OR=0.452, p=0.191)의 승산비는 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 결과는 체력수준별에 따른 경도 인지 장애에 대한 승산비는 인구통계학적 및 신체구성변인과는 무관하지 만 우울지수 및 인슐린저항성과 같은 수정 가능한 위험인자 (modifiable risk factors)가 경도 인지 장애에 대한 체력의 역할을 중재하는데 독립적인 역할을 수행할 수 있음을 의미하는 것으 로 판단된다.

고 찰

본 연구는 65세 이상의 노인 306명을 대상으로, 횡적 연구를 통해 간이치매선별검사인 MMSE 점수에 근거한 경도 인지 장애와 기능체력과의 연관성을 규명하고자 하였다. 그 결과 체력 수준이 높으면 높을수록 인지 기능이 더 우수한 것으로 나타났으며 , 로지스틱 회귀분석을 실시하여 경도 인지 장애에 대한 승산비를 산출한 결과에서도 하위 체력 집단에 비해 중간 체력 집단과 상위 체력 집단의 승산비가 유의하게 더 낮게 나타나 노인의 체력 수준과 인지 기능의 연관성을 입증한 여러 선행연구와 일치하였다.

Shah 등 ¹⁷⁾ 이 미국 알츠하이머 연구센터에서 진행한 연구에 따르면 85세 이상 노인, 99명을 대상으로 신체수행검사(phy- sical performance test)와 치매척도(clinical dementia rating)를 측정한 결과 신체수행능력이 떨어질수록 높은 치매척도점수 가 나오는 것으로 나타났다. 또 신체수행능력이 떨어질수록 알츠하이머형 치매로 진행될 확률이 더 높다고 보고하였다.

이는 체력수준이 높을수록 인지 기능 점수가 더 높게 나온 본 연구의 결과와 일치하는 것으로 판단된다. 또한 Weuve 등 ⁹⁾ 은 18,766명의 여성을 대상으로 여가 시간에 하는 신체 활동에 대해서 설문지를 통해 조사하였는데 연구자는 참여자

들에게 전화통화를 통해 일반적인 인지 기능, 언어 기억능력 (verbal memory), 유창성, 집중력과 걷기를 포함한 신체활동에 대해 인터뷰하였다. 그 결과 오랜 기간 동안 정기적으로 걷기 를 포함한 신체활동을 많이 할수록 그렇지 않은 사람들보다 유의하게 인지 기능 감소가 덜 일어나고 더 높은 인지 기능을 가지는 것으로 나타났다.

또한 Abbott 등 ¹⁸⁾ 은 71세에서 93세까지의 2,257명의 남성을 대상으로 걷기와 치매위험성간의 연관성을 규명하였는데 하 루에 0.25에서 1마일 미만으로 걸은 사람이 최소한 2마일 이상 걸은 사람보다 알츠하이머형 치매에 걸릴 확률이 1.8배나 높았 다고 보고하였다. 이러한 선행연구는 신체활동이나 체력이 인지 기능 저하를 예측하는 하나의 생체지표(biomarker)가 될 수 있음을 의미하는 것으로 생각된다.

Alfaro-Acha 등 ⁴⁾ 은 MMSE 점수가 21점 이상인 노인 남녀, 2,070명을 대상으로 7년의 기간을 두고 8-foot walk test (244 cm 왕복돌아오기)와 MMSE 점수간의 상관성을 분석하였다.

그 결과 느린 보행속도 즉, walk test에 많이 걸리는 시간이 인지 기능 장애가 없는 노인들에서 7년간의 기간 동안 MMSE 점수의 감소에 독립적인 예측변인으로 작용하는 것으로 나타 났으며, 본 연구에서 측정한 체력항목 중 하나인 244 cm 왕복 돌아오기 항목의 낮은 점수를 받은 사람이 인지 기능이 낮은 결과와 일치하는 것으로 판단된다.

체력이 인지 기능 장애를 예방하는데 긍정적인 영향을 미치 는 생물학적 기전에 대해서 언급하자면 운동 및 신체활동은 brain-derived neurotrophic factor (BDNF), insulin-like growth factor 1, fibro-blast growth factor 2, heparin-binding epidermal growth factor-like growth factor, vascular endotherial growth factor 와 같은 다양한 신경성장인자의 발현을 증가시키며, 이러한 성장인자들은 신경세포의 생성을 촉진시킨다고 알려져 있

다 ^19-21) . 특히, BDNF는 다양한 신경세포의 성장 및 생존을

돕고, 시냅스 가소성을 조절하는 중요한 신경성장인자이다 ²²⁾ . 또한 운동은 뇌혈관의 노화를 막고 뇌혈관 생성을 증가시켜 포도당과 산소를 조직으로 충분히 전달하여 혈관성장인자의 발현을 유도하여 뇌신경세포의 생성을 증진시키며 ^23,24) , 시냅 스 가소성을 증가 ²⁵⁾ 시켜 인지 기능에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다.

또한 노인의 우울은 인지 기능과 관련성이 깊은 것으로

알려져 있다 . 우울증은 인지 기능저하의 증상이면서 인지 기능

저하의 위험요인이 되기도 한다. 우울장애를 겪고 있는 노인의

인지 기능 저하속도는 우울장애를 겪고 있지 않는 노인에

비해 약 20% 더 빠르게 진행된다는 사실을 통해서도 우울은

노년기의 인지 기능 저하에 대한 독립예측인자인 것으로 알려 져 있다 ²⁶⁾ . 본 연구 결과에서도 체력 수준에 따른 인지 기능 및 우울 척도를 분석한 결과, 인지 기능 점수와 우울 척도 모두 집단 간 통계적으로 유의한 차이를 보여 체력수준이 높을수록 인지기능점수는 높고 우울 척도는 낮은 것으로 나타 났다.

또한 인슐린 저항성과 인지 기능 장애와 연관성이 깊은데, 이는 인슐린 저항성과 그로 인한 고인슐린혈증이 알츠하이머 병과 같은 퇴행성 뇌질환을 일으키는 주된 위험인자이기 때문 이다. 그 근거로는 인슐린은 혈액뇌장벽(blood-brain barrier)을 능동적으로 통과할 수 있고 , 뇌에서 직접 생산되기도 하는데, 뇌조직에서 인슐린 신호전달은 학습과 기억에 깊은 관여를 하며, 인슐린분해효소는 뇌조직에서 알츠하이머병의 중요한 병리학적 마커인 amyloid beta (Aβ) 청소율과 관련이 있다.

따라서 고인슐린혈증이 발생하면 Aβ의 축적이 발생하게 된 다 ²⁷⁾ . 또 높은 농도의 인슐린은 tau 단백질의 과인산화를 유발 하게 되는데 ²⁸⁾ , 이는 알츠하이머병의 또 다른 병리학적 마커인 신경섬유매듭(neurofibrillary tangle)의 주성분이다.

결론적으로 본 연구에서 우울증 및 인슐린저항성이 경도 인지 장애에 대한 체력의 역할을 중재하는데 독립적인 역할을 수행할 수 있는 것으로 확인되었기 때문에 이러한 사실은 추후 정상적인 노화로 인한 인지 장애를 예방하기 위한 다양한 중재에 반영되어야 할 것으로 판단된다 . 또한 규칙적인 운동 및 신체활동을 통한 체력 유지 및 증진과 더불어 우울증 및 인슐린저항성의 예방과 치료는 정상적인 노화로 인한 인지기 능 저하 및 치매 예방을 위한 중재수단의 핵심적인 부분으로 고려되어야 한다고 판단된다.

Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

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