그래픽=조선디자인랩 권혜인
미국 연구진이 암 환자의 얼굴 사진으로 생물학적 나이를 분석한 결과, 건강한 사람보다 생물학적 나이가 높았고, 실제 나이보다는 평균 5세 많은 것으로 나타났다.
 또 생물학적 나이가 높을수록 여러 암 유형에서 생존율이 낮아지는 것을 확인했다.

8일 메디컬익스프레스에 따르면, 미 매사추세츠 제너럴 브리검 병원(Mass General Brigham) 연구진은 얼굴 사진만으로 암 환자의 생물학적 나이와 생존율을 예측하는 인공지능(AI) 알고리즘 ‘페이스 에이지(FaceAge)’를 개발했다.
 또 페이스 에이지를 암 환자에게 적용한 결과 암 환자들은 암이 없는 환자들보다 생물학적 나이가 평균 5살 높았고, 생물학적 나이가 높은 환자들은 단기 생존 가능성이 떨어지는 것으로 나타났다.
 해당 연구 결과는 의학 저널 ‘더랜싯 디지털헬스’에 게재됐다.

연구팀은 건강한 성인 5만8851명의 얼굴 사진으로 AI를 학습시켰다.
 이후 네덜란드와 미국의 두 의료 기관에서 암 진단을 받은 환자 6196명의 사진을 분석해 알고리즘의 임상적 유용성을 평가했다.
 연구 결과 페이스에이지는 다양한 암 유형과 병기에서 유의미한 예후 예측력을 보였다.
 암 환자들은 암이 없는 환자들보다 확연히 나이가 더 들어 보였으며, 평균적으로 생물학적 나이가 실제 나이보다 5살 높은 것으로 나타났다.
 특히 생물학적 나이가 85세 이상으로 높게 나타난 환자들은 실제 나이, 성별, 암 유형을 고려해도 생존율이 더 낮았다.
 연구 책임자인 휴고 에어츠 박사는 “AI를 통해 얼굴 사진에서 생물학적 나이를 추정할 수 있으며 이 정보가 임상적으로 의미가 있다는 것을 확인했다”고 설명했다.

페이스에이지는 암 환자의 단기 기대수명 예측에서도 임상의 예측 정확도를 높였다.
 의료진 10명을 대상으로 한 실험에서 임상의가 암 환자들의 사진만 보고 생존율을 예측했을 때 정확도는 61%였지만, 페이스에이지를 함께 사용했을 때 정확도는 80%로 개선됐다.
 레이 맥 박사는 “이는 사진을 이용한 바이오마커 발견의 새로운 영역을 열어주며 그 잠재력은 암 치료나 연령 예측을 훨씬 뛰어넘는다”고 평가했다.

에어츠 박사는 “이 연구는 단순한 셀카와 같은 사진에 환자와 임상의의 임상적 의사 결정 및 치료 계획 수립에 도움이 될 수 있는 중요한 정보가 담겨 있음을 보여준다”고 평가했다.
 이어 “실제 나이에 비해 얼마나 나이 들어 보이는지는 매우 중요하다”며 “실제 나이보다 생물학적 나이가 젊은 사람들은 암 치료 후 훨씬 더 나은 결과를 보인다”고 말했다.
 이어 이 기술이 실제 임상 환경에서 사용되기 위해서는 추가 연구가 필요하다며 이 기술을 질병, 전반적인 건강 상태, 수명 예측에도 적용하기 위한 테스트를 하고 있다고 덧붙였다.