연구자들, 눈 사진으로 사람의 기대수명을 예측하는 AI 훈련
망막(눈 뒤쪽의 빛에 민감한 신경 조직층)의 생물학적 나이와 사람의 실제(생활) 나이의 차이가 사망 위험과 관련이 있는 것으로 나타났다. 이는 영국 발표된 연구 결과를 바탕으로 한 내용이다. 연구는 영국 안과학 저널(British Journal of Ophthalmology)에 게재됐다.
연구자들의 목표는 안저 이미지(눈 안쪽 뒷면 사진)로 나이(망막 나이)를 예측하는 딥러닝 모델을 개발하고, 망막 나이 차이(딥러닝 모델이 예측한 망막 나이에서 실제 나이를 뺀 값)와 사망 위험의 관계를 조사하는 것이었다.
연구자들은 이 '망막 나이 차이'를 선별 검사 도구로 활용할 수 있다고 보고 있다. 망막의 미세혈관 network(미세순환계)가 전신 순환계와 뇌의 건강 상태를 알려주는 신뢰할 만한 지표일 수 있다는 데이터가 늘고 있다.
질병과 사망 위험은 나이가 들수록 높아지지만, 같은 나이의 사람들 사이에서도 이 위험은 크게 다르다. 연구자들은 이에 따라 '생물학적 노화'는 사람마다 고유하며, 현재와 미래의 건강을 보여주는 더 나은 지표일 수 있다고 보고 있다.
생물학적 노화를 파악하기 위해 조직, 세포, 화학 및 영상 지표 등 여러 방법이 개발됐지만, 이들은 실제 나이와 일치하지 않는 경우가 많다. 그러나 이러한 방법은 윤리 및 개인정보 문제가 있고, 침습적이며, 비용이 많이 들고 시간도 오래 걸리는 경우가 많다.
이에 연구자들은 딥러닝이 안저 이미지(눈의 안쪽 뒷면)로 사람의 망막 나이를 정확히 예측할 수 있는지, 그리고 이것과 실제 나이의 차이('망막 나이 차이')가 사망 위험 증가와 연관될 수 있는지 살펴보기로 했다.
딥러닝은 사람이 특정 지식을 습득하는 방식을 모방하는 머신러닝과 인공지능(AI)의 한 유형이다. 다만 선형적인 기존 머신러닝 알고리즘과 달리, 딥러닝 알고리즘은 점점 복잡해지는 계층 구조를 이룬다.
연구자들은 영국 바이오뱅크(영국 중장년층 50만 명 이상이 참여한 대규모 인구 연구)에 속한 40~69세 성인 46,969명에게서 얻은 안저 이미지 80,169장을 사용했다.
초기 건강검진에서 비교적 건강했던 참가자 11,052명의 우안 안저 이미지 약 19,200장을 사용해 딥러닝 모델의 망막 나이 예측 정확도를 검증했다.
그 결과 예측된 망막 나이와 실제 나이 사이에 강한 연관성이 나타났으며, 전체 정확도는 3.5년 이내였다. 이후 나머지 35,917명의 참가자에 대해 평균 11년의 추적 관찰 기간 동안 망막 나이 차이를 평가했다.
이 기간 동안 참가자 1,871명(5%)이 사망했다. 이 중 321명(17%)은 심혈관 질환, 1,018명(54.5%)은 암, 532명(28.5%)은 치매를 포함한 기타 원인으로 사망했다.
망막이 실제 나이보다 더 늙어 보이는 '빠르게 노화하는' 사람의 비율은 망막 나이 차이가 3년, 5년, 10년을 넘는 경우 각각 51%, 28%, 4.5%였다. 망막 나이 차이가 클수록 심혈관 질환이나 암을 제외한 사망 위험이 49~67% 유의하게 높았다.
망막 나이 차이가 1년 늘 때마다 모든 원인에 의한 사망 위험은 2%, 심혈관 질환과 암을 제외한 특정 원인에 의한 사망 위험은 3% 증가했다. 이 수치는 고혈압, 체중, 생활습관, 민족 등 잠재적 영향 요인을 고려한 후의 결과다. 왼쪽 눈에 같은 방법을 적용했을 때도 유사한 결과가 나왔다.
이는 관찰 연구이므로 원인을 명확히 규명할 수 없다. 연구자들은 또한 망막 이미지가 특정 시점에 촬영되었다는 점과 참가자들이 영국 인구 전체를 대표하지 않을 수 있다는 점도 인정했다.
그럼에도 연구진은 다음과 같이 밝혔다. "새로운 결과는 망막 나이 차이가 사망 위험 증가를 예측하는 독립적인 지표이며, 특히 심혈관 질환이나 암과 무관한 사망에서 그렇다는 것을 보여준다. 이 결과는 망막 나이가 노화의 임상적으로 의미 있는 바이오마커가 될 수 있음을 시사한다."
연구진은 이렇게 덧붙였다. "망막은 사망 위험과 관련된 전신 혈관 및 신경계 질환의 기저 병리 과정을 평가할 수 있는 독특하고 접근이 쉬운 '창'을 제공한다. 이 가설은 망막 영상이 심혈관 질환 위험 요인, 만성 신장 질환, 전신 바이오마커에 대한 정보를 담고 있을 수 있다고 제시한 이전 연구들로 뒷받침된다."
이번 결과는 이전 연구들과 함께 "망막이 노화 과정에서 중요한 역할을 하며, 사망 위험을 높이는 누적된 노화 손상에 민감하다"는 가설에 힘을 실어준다.
