새로운 AI 모델은 뇌가 얼마나 빨리 노화되는지 측정합니다

USC 연구진에 따르면, 새로운 인공지능 모델은 환자의 뇌가 얼마나 빨리 노화되는지 측정하며, 인지 저하와 치매를 이해하고 예방하고 치료하는 강력한 새로운 도구가 될 수 있다고 합니다.

최초의 종류의 도구는 자기공명영상(MRI) 스캔을 분석하여 뇌 변화의 속도를 비침습적으로 추적할 수 있습니다. USC Leonard Davis School of Gerontology의 노년학, 생물의학 공학, 양적 및 계산 생물학, 신경 과학의 조교수이자 King's College London의 심리 의학 방문 조교수인 Andrei Irimia는 뇌 노화가 빠를수록 인지 장애 위험이 높아진다고 말했습니다.

"이것은 연구실과 진료실 모두에서 뇌 건강을 추적하는 방식을 바꿀 수 있는 새로운 측정법입니다."라고 그는 말했습니다. "뇌가 얼마나 빨리 노화되는지 아는 것은 강력할 수 있습니다."

이리미아는 새로운 모델과 그 예측 능력을 설명하는 연구의 수석 저자입니다. 이 연구는 2025년 2월 24일 미국 국립과학원 회보 에 게재되었습니다.

생물학적 뇌 연령 대 생활 연령

Irimia는 생물학적 연령은 개인의 연대기적 연령과 다르다고 말했습니다. 생년월일 기준으로 같은 나이인 두 사람은 신체가 얼마나 잘 기능하고 신체 조직이 세포 수준에서 얼마나 "오래" 보이는지에 따라 생물학적 연령이 매우 다를 수 있습니다.

생물학적 연령을 측정하는 일반적인 방법 중 일부는 혈액 샘플을 사용하여 후생유전적 노화와 DNA 메틸화를 측정하는데, 이는 세포 내 유전자의 역할에 영향을 미칩니다. 그러나 혈액 샘플에서 생물학적 연령을 측정하는 것은 뇌의 나이를 측정하기에 좋지 않은 전략이라고 Irimia는 설명했습니다.

뇌와 혈류 사이의 장벽은 혈액 세포가 뇌로 들어가는 것을 막아 팔에서 채취한 혈액 샘플은 뇌의 메틸화 및 기타 노화 관련 과정을 직접 반영하지 못합니다. 반대로 환자의 뇌에서 직접 샘플을 채취하는 것은 훨씬 더 침습적인 절차이므로 살아있는 인간 뇌 세포에서 DNA 메틸화 및 뇌 노화의 다른 측면을 직접 측정하는 것은 불가능합니다.

Irimia와 동료들의 이전 연구는 MRI 스캔이 뇌의 생물학적 나이를 비침습적으로 측정할 수 있는 잠재력을 강조했습니다. 이전 모델은 AI 분석을 사용하여 환자의 뇌 해부학을 다양한 연령대와 인지 건강 결과의 수천 명의 사람들의 MRI 스캔에서 수집된 데이터와 비교했습니다.

그러나 뇌 연령을 추정하기 위해 한 번의 MRI 스캔을 분석하는 단면적 특성에는 큰 한계가 있다고 그는 말했습니다. 예를 들어 이전 모델은 환자의 뇌가 달력 연령보다 "10년 더 오래" 되었는지 알 수 있었지만, 그 추가 노화가 그들의 삶에서 일찍 일어났는지 늦게 일어났는지에 대한 정보를 제공할 수 없었고, 뇌 노화가 가속화되고 있는지도 나타낼 수 없었습니다.

뇌 노화에 대한 보다 정확한 그림

새롭게 개발된 3차원 합성 신경망(3D-CNN)은 뇌가 시간이 지남에 따라 어떻게 노화되는지 측정하는 더 정확한 방법을 제공합니다. USC Viterbi School of Engineering에서 전기 및 컴퓨터 공학과 조교수이자 Jack Munushian Early Career Chair를 맡고 있는 Paul Bogdan과 협력하여 만든 이 모델은 인지적으로 정상적인 성인의 3,000개 이상의 MRI 스캔을 통해 훈련되고 검증되었습니다.

단일 시점에서 한 번의 스캔으로 뇌 연령을 추정하는 기존의 단면적 접근 방식과 달리, 이 종단적 방법은 동일한 개인의 기준선과 후속 MRI 스캔을 비교합니다. 결과적으로 가속 또는 감속 노화와 관련된 신경 해부학적 변화를 보다 정확하게 파악합니다.

또한 3D-CNN은 노화 속도를 결정하는 데 가장 중요한 특정 뇌 영역을 나타내는 해석 가능한 "saliency map"을 생성한다고 Bogdan은 말했습니다.

104명의 인지적으로 건강한 성인과 140명의 알츠하이머병 환자 그룹에 적용했을 때, 새로운 모델의 뇌 노화 속도 계산은 두 시점 모두에서 실시한 인지 기능 검사의 변화와 밀접한 상관 관계가 있었습니다.

"이러한 측정치를 인지 검사 결과와 일치시키면 이 프레임워크가 신경인지 저하의 초기 바이오마커 역할을 할 수 있음을 시사합니다."라고 Bogdan은 말했습니다. "게다가 인지적으로 정상적인 개인과 인지 장애가 있는 개인 모두에게 적용 가능하다는 것을 보여줍니다."

그는 이 모델이 건강한 노화와 질병 경로를 더 잘 특성화할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 그 예측 능력은 언젠가 개별 특성에 따라 어떤 치료가 더 효과적인지 평가하는 데 적용될 수 있을 것이라고 덧붙였습니다.

"뇌 노화 속도는 인지 기능의 변화와 상당한 상관 관계가 있습니다." 이리미아가 말했습니다. "따라서 뇌 노화 속도가 빠르면 기억력, 실행 속도, 실행 기능 및 처리 속도를 포함한 인지 기능의 저하 속도가 빠를 가능성이 더 큽니다. 이는 해부학적 측정만은 아닙니다. 해부학에서 보이는 변화는 이러한 개인의 인지에서 보이는 변화와 관련이 있습니다."

앞으로의 전망

이 연구에서 Irimia와 공동 저자들은 또한 새로운 모델이 뇌의 다양한 영역에서 노화의 다른 속도를 구별할 수 있는 방법을 언급했습니다. Irimia는 유전학, 환경 및 라이프스타일 요인에 따라 어떻게 달라지는지 포함하여 이러한 차이점을 파헤치면 뇌에서 다른 병리가 어떻게 발달하는지에 대한 통찰력을 제공할 수 있다고 말했습니다.

이 연구는 또한 특정 영역에서 뇌의 노화 속도가 성별에 따라 다르다는 것을 보여주었고, 이를 통해 알츠하이머병을 포함한 신경퇴행성 질환에 대해 남성과 여성이 다른 위험에 직면하는 이유를 알아낼 수 있을 것이라고 그는 덧붙였습니다.

이리미아는 또한 인지 장애 증상이 나타나기 전에 정상보다 뇌 노화가 빠른 사람들을 식별할 수 있는 새로운 모델의 잠재력에 대해서도 흥분한다고 말했습니다.

알츠하이머를 표적으로 하는 새로운 약물이 도입되었지만, 그 효능은 연구자와 의사가 기대했던 것보다 낮았습니다. 아마도 환자들이 뇌에 이미 많은 알츠하이머 병리가 존재하기 전까지는 약물을 시작하지 않을 수도 있기 때문일 것이라고 그는 설명했습니다.

"제 연구실에서 매우 관심을 갖고 있는 한 가지는 알츠하이머병 위험을 추정하는 것입니다. 우리는 언젠가 '지금은 이 사람이 알츠하이머병에 걸릴 위험이 30%인 것 같습니다.'라고 말할 수 있기를 바랍니다. 아직은 아니지만, 노력하고 있습니다." 이리미아가 말했습니다.

"이런 종류의 측정은 예후적이고 알츠하이머병 위험을 예측하는 데 도움이 되는 변수를 생성하는 데 매우 유용할 것이라고 생각합니다. 특히 예방을 위한 잠재적 약물을 개발하기 시작하면서 정말 강력할 것입니다."

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/02/250224155058.htm