노화 속도 파악하는 AI 생체 센서 등장…생물학적 나이도 측정
캐나다 디아젠 AI(Diagen AI)와 빅토리아 대학교, 브리티시컬럼비아 대학교, 맥마스터 대학교 공동 연구팀이 인공지능과 센서 기술을 결합해 사람의 건강 나이를 정확하게 측정하는 방법을 개발했다고 발표했다. 이 연구는 자레드 쿠슈너(Jared A Kushner)와 모힛 판데이(Mohit Pandey)가 공동으로 참여했으며, 나이가 들어가는 과정을 실시간으로 추적할 수 있는 의료 기술을 제시했다. 연구팀에 따르면 우리가 흔히 말하는 나이인 달력상 나이와 실제 몸의 생리적 상태를 나타내는 생물학적 나이는 서로 다를 수 있다. 생물학적 나이는 개인의 생리적 상태를 반영하여 건강 수명과 나이 관련 쇠퇴를 더 정확하게 측정할 수 있는 지표라고 연구팀은 설명했다. 몸속 4가지 핵심 물질로 12가지 노화 특징 모두 파악 가능 노화는 분자, 세포, 조직 수준에서 일어나는 복잡한 다중 시스템 과정이다. 연구팀은 노화의 특징들을 분석한 결과, 몸속에 있는 4가지 생화학적 물질만 측정해도 전체적인 노화 상태를 파악할 수 있다는 것을 발견했다. 이 4가지 물질은 C-반응성 단백질(CRP), 인슐린유사성장인자-1(IGF-1), 인터루킨-6(IL-6), 성장분화인자-15(GDF-15)이다. CRP는 염증 반응과 관련된 물질로 심혈관 질환, 당뇨병, 암과 연관이 있다. IGF-1은 성장 인자로서 장수, 근감소증, 대사 증후군과 관련되어 있으며, IGF-1 수치가 너무 높거나 낮으면 모두 질병 및 사망 위험 증가와 연관된다고 연구팀은 밝혔다. IL-6는 염증성 물질로 허약, 만성 염증, 신경 퇴행과 관련이 있으며, GDF-15는 스트레스 반응성 물질로 미토콘드리아 기능 장애와 세포 스트레스의 지표 역할을 한다. 땀으로 염증 수치 실시간 측정… 마이크로 니들로 통증 없는 모니터링 기존의 생체 지표 측정은 혈액 채취 같은 침습적 방법에 의존했지만, 최근 발전한 센서 기술은 이러한 한계를 극복하고 있다. 연구팀이 개발한 웨어러블 센서는 땀, 타액, 간질액 등 다양한 생체 매체에서 노화 관련 물질들을 검출할 수 있다. 특히 무선 패치를 통해 땀에서 고감도 CRP 수치를 모니터링하는 기술이 개발되어 기존의 혈액 기반 염증 지표 검사를 대체할 수 있는 비침습적 대안을 제시한다고 연구팀은 설명했다. 또한 마이크로니들 패치 기술을 활용하면 신경이 풍부한 부위에 도달하지 않으면서 지속적인 채취가 가능하여 통증을 최소화할 수 있다고 밝혔다. 뇌 노화까지 예측하는 생성형 AI… 머신러닝으로 복잡한 생물학적 데이터 분석 인공지능 기술, 특히 머신러닝과 딥러닝 방법은 복잡하고 고차원적인 생물학적 데이터의 효율적 분석을 가능하게 했다. 이러한 기술들은 생물학적 시계 구축, 진단 정확도 향상, 건강 결과 및 질병 위험 예측의 정밀도를 높이는 데 활용되고 있다. 연구에서 소개된 생성형 모델들은 미래의 생리학적 상태를 시뮬레이션하고 잠재적 생물학적 특성을 포착할 수 있다. 뇌 노화 모델링 분야에서는 조건부 생성 모델을 훈련시켜 인지적으로 정상인 개인들의 미래 대사 지형을 시뮬레이션할 수 있음을 보여줬다. 이러한 모델들은 유전자형별 궤적을 드러내며, 예를 들어 APOE4 보유자들은 알츠하이머 병리와 관련된 영역에서 조기 쇠퇴를 보인다고 연구팀은 설명했다. 걸음 수만으로 질병 위험 예측… AI가 직접 단백질 센서 설계까지 AI 통합 센서 플랫폼은 대용량 데이터 분석을 통해 생물학적 나이 추정을 위한 건강 패턴 식별을 가능하게 한다. 연구팀이 개발한 딥러닝 모델들은 걸음 수와 웨어러블 데이터를 통해 질병 위험도를 정확하게 예측하는 성과를 보여주고 있다. 더 나아가 AI는 센서 자체의 설계에도 활용되고 있다. 딥러닝 안내 확산 모델과 RFdiffusion 같은 단백질 설계 프레임워크를 통해 도전적인 표적에 대한 결합체를 성공적으로 생성할 수 있다고 연구팀은 밝혔다. 이는 습식 실험 스크리닝에 대한 의존도를 줄이고 센서 제조용 맞춤형 결합체 생성을 가속화한다. FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q: AI 기반 생물학적 나이 측정은 어떻게 작동하나요? A: AI 알고리즘은 DNA 메틸화 프로필, 혈액 기반 생체지표, 신체 및 인지 기능 측정치 등 여러 데이터 소스의 패턴을 분석하여 개인의 생물학적 나이를 추정합니다. 이는 달력상 나이보다 질병률, 사망률, 전반적 건강 결과를 예측하는 데 더 우수한 성능을 보입니다. Q: 웨어러블 센서로 어떤 건강 정보를 실시간으로 확인할 수 있나요? A: 현재 무선 패치를 통해 땀에서 염증 지표인 CRP 수치를 모니터링할 수 있고, 마이크로니들 패치를 통해 간질액에서 사이토카인과 단백질 생체지표를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 만성 질환과 노화 관련 상태를 지속적으로 추적할 수 있습니다. Q: 이 기술이 상용화되면 어떤 의료 혜택을 받을 수 있나요? A: 개인 맞춤형 건강 관리와 질병 위험 평가가 가능해집니다. 연속적인 생체지표 모니터링을 통해 개인의 건강 상태를 역동적으로 추적하여 적응적이고 정밀한 개입이 가능한 개인화된 프레임워크를 제공받을 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)
