장수 연구 혁신: AI가 노화 과학에서 개인화된 치료를 위한 길을 열다

싱가포르 국립대(NUS Medicine)의 Yong Loo Lin 의대와 독일 로스토크 대학 의료 센터의 생물통계 및 정보 의학 및 노화 연구소의 연구자들이 공동으로 진행한 연구에서는 LLM(Large Language Models)과 같은 고급 AI 도구가 노화 개입을 평가하고 개인화된 권장 사항을 제공하는 것을 더 쉽게 만드는 방법을 조사했습니다. 연구 결과는 주요 리뷰 저널인 Ageing Research Reviews 에 게재되었습니다.

노화에 대한 연구는 엄청난 양의 데이터를 생산하고 있어 새로운 약물, 식단 변화 또는 운동 루틴과 같은 어떤 개입이 안전하고 효과적인지 판단하기 어렵습니다. 이 연구는 AI가 복잡한 생물학적 데이터를 분석하는 능력을 통해 정확하고 신뢰할 수 있으며 이해하기 쉬운 평가를 제공하도록 하는 포괄적인 일련의 표준을 제안함으로써 AI가 데이터를 보다 효율적이고 정확하게 분석할 수 있는 방법을 조사했습니다.

연구원들은 효과적인 AI 기반 평가를 위한 8가지 중요한 요구 사항을 확인했습니다.

  1. 평가 결과의 정확성. 데이터 품질은 정확성을 위해 평가됩니다.
  2. 유용성 및 포괄성
  3. 평가 결과의 해석 가능성 및 설명 가능성. 결과와 제공된 설명의 명확성과 간결성.
  4. 개입에 의해 영향을 받는 인과적 메커니즘 에 대한 구체적인 고려.
  5. 전체적인 맥락 에서 데이터 고려 :
    1. 효능과 독성, 그리고 큰 치료적 창의 존재에 대한 증거
    2. "학제간" 환경에서의 분석.
  6. 분석(및 보고)의 재현성, 표준화, 조화를 가능하게 합니다.
  7. 다양한 종단적 대규모 데이터에 특히 중점을 둡니다.
  8. 노화의 알려진 메커니즘 과 관련된 결과에 특히 중점을 둡니다.

LLM 학생들에게 이러한 요구 사항을 알려주는 것은 그들이 작성한 권장 사항의 질을 향상시켰습니다.

연구를 공동으로 이끈 NUS 의대의 생화학 및 생리학과, 건강한 장수 전환 연구 프로그램의 브라이언 케네디 교수는 "우리는 의약품과 건강 보충제와 같은 실제 사례를 사용하여 AI 방법을 테스트했습니다. 특정 지침을 따르면 AI가 더 정확하고 자세한 통찰력을 제공할 수 있다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 건강한 노화를 촉진하는 잠재력에 대해 자주 연구되는 약물인 라파마이신을 분석할 때 AI는 효능을 평가할 뿐만 아니라 가능한 부작용과 같은 상황에 맞는 설명과 경고도 제공했습니다."라고 말했습니다.

"이 연구 결과는 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다." 로스토크 대학교 의료 센터의 생물통계 및 정보학 연구소 소장이자 이 연구를 공동으로 이끈 Georg Fuellen 교수는 덧붙여 말했습니다. "의료 분야에서 AI에 좋은 대응의 중요한 요구 사항을 알려주면 더 효과적인 치료법을 찾고 사용하기에 더 안전하게 만들 수 있습니다. 일반적으로 AI 도구는 더 나은 임상 시험을 설계하고 각 개인에게 맞는 건강 권장 사항을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 연구는 AI를 사용하여 모든 사람, 특히 나이가 들면서 건강 결과를 개선하기 위한 중요한 단계입니다."

앞으로 팀은 장수 관련 개입 조언을 위한 AI 모델을 가장 잘 유도하는 방법에 대한 대규모 연구에 집중하고 있으며, 신중하게 설계된 다양한 벤치마크, 즉 큐레이팅된 고품질 데이터에 대한 정확도와 신뢰성을 평가합니다. 이러한 AI 시스템의 검증은 장수 개입이 많은 수의 건강한 사람에 의해 구현될 수 있기 때문에 특히 중요합니다. 전향적 연구는 AI 기반 평가가 인간 실험에서 성공적인 결과를 정확하게 예측할 수 있음을 입증해야 하며, 이를 통해 보다 안전하고 효과적인 건강 개입을 위한 길을 열어야 합니다.

이 팀은 연구 결과를 활용해 건강과 장수 개입을 보다 정확하고 접근하기 쉽게 만들고 궁극적으로 삶의 질과 지속 시간을 개선하고자 합니다. 연구자, 임상의, 정책 입안자 간의 협업은 AI 기반 평가의 안전하고 효과적인 사용을 보장하는 강력한 규제 프레임워크를 확립하는 데 필수적입니다.


출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/01/250127215315.htm

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