뇌 MRI로 생물학적 나이 알 수 있다
뇌 MRI를 찍어 생물학적 나이를 판단할 수 소프트웨어가 개발됐다고 과학전문매체 라이브사이언스가 최근 보도했다. 미국 듀크대학 등 국제 연구진은 뇌 MRI를 기반으로 생물학적 노화의 기준을 알려주는 도구를 개발했다. 연구팀은 이 도구를 통해 개인의 인지 장애, 치매, 심장 질환과 같은 만성 질환과 조기 사망 등의 미래 위험을 예측할 수 있다고 밝혔다. 해당 논문은 지난 1일 국제학술지 '네이처 에이징'에 실렸다. 듀크대학 심리학·신경과학 교수이자 이번 논문의 제1저자 아흐마드 하리리 박사는 "이번 논문은 단일 뇌 MRI에서 얻을 수 있는 정보를 이용해 특정 시점에서 사람의 노화 속도를 측정하는 새로운 방법을 제시한다”고 밝혔다. 그는 "빠른 노화는 당뇨병, 심장병, 뇌졸중, 치매를 포함한 여러 질병의 위험을 증가시킨다"고 덧붙였다. 하리리 박사 연구팀은 뉴질랜드 더니든에서 태어난 1천37명을 추적 조사한 '더니든 연구(Dunedin Study)' 데이터를 활용했다. 1972년과 1973년에 태어난 이 참가자들은 심장, 뇌, 간, 신장 등의 기능을 확인하기 위해 19회의 정기적인 검사를 받았다. 연구팀은 참가자들의 뇌 MRI를 분석하고 다양한 뇌 영역의 부피와 두께, 백질과 회백질의 비율 등 뇌 구조에 대한 데이터를 머신러닝 알고리즘으로 분석했다. 또 처리된 뇌 데이터를 참가자들에게서 수집한 신체•인지 기능 저하 검사, 건강상태, 주름 등 얼굴 노화 징후 등의 다른 신체 측정값과 비교했다. 이를 통해 노화 속도를 분석할 수 있는 소프트웨어 '더니든PACNI'(DunedinPACNI)를 만들었다. 연구팀은 새로운 도구가 더니딘 이외의 지역에서도 유용한지 알아보기 위해 다른 데이터 세트의 MRI를 사용하여 노화 속도를 알아봤다. 해당 데이터 세트에는 영국 바이오뱅크의 4만2천개 MRI, 알츠하이머병 신경영상 이니셔티브(ADNI)의 1천700개 이상의 MRI, 남미 5개국의 데이터가 포함된 브레인렛(BrainLat) 세트의 369개 MRI가 포함됐다. 이를 통해 연구진은 더니든PACNI가 다른 집단의 노화 속도도 추정할 수 있으며, 과거에 사용된 다른 측정 방법만큼 정확하게 생물학적 나이를 추정한다는 것을 발견했다. 하리리 교수는 더니든PACNI가 사용하는 MRI 유형이 일상적으로 사용되는 것이기 때문에 널리 채택될 잠재력이 있다며, 이제는 데이터를 분석해 건강한 노화와 나쁜 노화를 나타내는 기준을 정하는 것이 중요하다고 밝혔다. 또 연구진은 이 도구가 결국 기존의 건강 측정 지표를 대체해 개별 환자의 의료 개입을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 것이라고 밝혔다. 또, 의사들이 사용할 수 있도록 검증된다면 환자들이 노화로 인한 건강 문제가 발생하기 전 대비하는 데 도움이 될 것이라고 덧붙였다. 이선 휘트먼은 "이 도구가 증상이 나타나기 전에 질병 위험을 예측할 수 있다는 사실에 놀랐다”며, "이번 연구는 노화 전반, 특히 젊고 건강한 사람들의 노화를 연구하는 것이 왜 중요한지 보여주는 좋은 사례라고 생각한다”고 밝혔다.
