뇌 MRI 영상만으로 실제 노화 나이를 진단해 치매는 물론 만성질환과 사망 위험까지 예측하는 인공지능 모델이 나와 주목된다.

현재까지 개발된 다른 어떤 척도와 비교해도 정확도와 상관관계가 높은만큼 고령 인구의 건강 관리에 획기적 전환점이 될 수 있다는 것이 전문가들의 의견이다.

현지시각으로 2일 국제 학술지 네이쳐(Nature)에는 뇌 MRI 영상을 기반으로 노화 속도를 측정하고 질병 위험을 예측하는 인공지능 모델에 대한 검증 연구 결과가 공개됐다(10.1038/s43587-025-00897-z).

현재 전 세계 각국이 본격적으로 고령화 사회에 진입하면서 '노화'는 건강 관리의 새로운 지표가 되고 있다. 고령 환자들의 건강 관리가 무엇보다 중요해지고 있기 때문이다.

이로 인해 노화를 실제적으로 측정하기 위한 다양한 도구들이 나오고 있지만 대부분 특정 연령대를 분석한 것에 불과해 광범위하게 활용하기에는 한계가 있는 것이 사실.

듀크 의과대학 아흐마드 하러리(Ahmad Hariri) 교수가 이끄는 연구진이 더니든 연구의 데이터를 활용해 뇌 MRI를 통한 노화 연구를 시작한 배경도 여기에 있다.

더니든 연구가 1972년부터 1973년 사이에 태어난 뉴질랜드 더니든 지역의 1037명의 건강 데이터를 지금까지 추적 관찰하고 있다는 점에서 이를 활용해 전주기 노화 연구를 진행한 셈이다.

이에 따라 연구진은 이 사람들의 뇌 MRI 스캔 정보를 기반으로 다양한 알고리즘으로 학습시켜 실제 노화를 점수로 제공하는 'DunedinPACNI'라는 도구를 개발했다.

또한 이를 미국과 영국, 캐나다 등 다양한 국가의 참여자들에게 적용해 검증 연구를 진행했다.

그 결과 이 DunedinPACNI 도구는 환자의 실제 노화를 매우 정확하게 평가하는 것은 물론 각종 질환의 위험을 효율적으로 분석하는 것으로 확인됐다.

실제로 동일 평균 연령에 비해 DunedinPACNI 점수가 높은, 즉 노화가 더 많이 진행된 환자는 치매가 발병할 위험이 1.49배나 높았다.

또한 동일 연령대에서 상위 10%의 점수를 기록한 사람의 경우 다른 요인을 제외해도 치매가 발병할 위험이 무려 1.61배나 높아진 것을 확인했다.

특히 이 DunedinPACNI 도구는 미래에 만성질환이나 노화 관련 질환을 겪을 위험도 효과적으로 예측했다.

동일 연령 평균에 비해 DunedinPACNI 점수가 높은 환자의 경우 뇌졸중과 심근경색 위험이 1.14배 높아졌으며 마찬가지로 상위 10%는 평균에 비해 노령 질환을 겪을 위험이 18% 증가했다.

마찬가지 이유로 동일 연령 평균에 비해 DunedinPACNI가 높은 환자는 사망 위험도 높아졌다. 점수가 평균보다 높을 수록 더 일찍 사망할 위험이 1.32배 높았기 때문이다.

아울러 평균보다 상위 10%에 해당하는 사람들은 평균 점수의 사람들보다 더 빨리 사망할 위험이 무려 1.41배나 상승했다.

특히 미국과 영국, 캐나다 등에서 모집한 642명을 대상으로 진행한 검증 연구에서도 오차범위 이내에서 동일한 결과가 나왔다. 인종 및 국가에 상관없이 노화 지표를 계산할 수 있다는 의미다.

아후마드 하러리 교수는 "물론 미국과 유럽계에 모집군이 집중돼 있기는 하지만 이 지표는 지금까지 나온 어떤 지표보다 매우 높은 상관관계로 노화를 정확히 측정하고 이로 인한 위험을 예측하는데 성공했다"며 "향후 고령 인구의 건강 및 사망 위험 관리에 매우 유용한 도구가 될 수 있을 것"이라고 밝혔다.