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[IT뉴스]뇌 나이 궁금하면 ‘인공지능’에 물어봐 [사이언스 브런치]
온카뱅크관리자
조회:
127
2025-02-25 14:07:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="HFUfVjkPyW"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="27c12e8a8e09f386b9e92316d7e2548976d04409957763134e285f089d000a49" dmcf-pid="X3u4fAEQSy" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="새로운 AI 모델이 만든 뇌 기능 활성도 맵은 인지적으로 정상적인 50대와 70대 참가자 간의 평균 활성도 차이를 보여준다. 빨간색으로 표시된 영역은 70대의 뇌 노화 속도를 더 잘 반영하고, 파란색 영역은 50대의 뇌 노화 속도를 더 잘 반영합니다. 미국 서던 캘리포니아대(USC) 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202502/25/seoul/20250225140102832wfxo.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="G3ACIp7vCY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202502/25/seoul/20250225140102832wfxo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 새로운 AI 모델이 만든 뇌 기능 활성도 맵은 인지적으로 정상적인 50대와 70대 참가자 간의 평균 활성도 차이를 보여준다. 빨간색으로 표시된 영역은 70대의 뇌 노화 속도를 더 잘 반영하고, 파란색 영역은 50대의 뇌 노화 속도를 더 잘 반영합니다. 미국 서던 캘리포니아대(USC) 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="7ad8bad39dea6d5a477d02ccb29a4794df1f3e7a7111986936e05b474f33f3e4" dmcf-pid="Z0784cDxTT" dmcf-ptype="general">평균 연령과 기대 수명이 늘어나면서 많은 사람은 얼마나 더 건강하게 멀쩡한 정신을 갖고 살 수 있는지에 관심이 크다. 그렇지만, 나이가 들면서 가장 큰 걱정인 치매나 파킨슨병처럼 퇴행성 뇌 질환은 여전히 정복되지 않고 있다. 이런 상황에서 정확한 뇌 나이를 측정해 노화에 따른 뇌 기능 저하를 예방할 수 있는 방법이 나와 눈길이 쏠린다.</p> <p contents-hash="d6f83437332aba41476f439d4a38c95b0cc391314f5475bf736974763f260528" dmcf-pid="5uBQPDmeWv" dmcf-ptype="general">미국 서던 캘리포니아대(USC) 전자·컴퓨터공학과, 의생명공학과, 의대 노인학과, 계량·전산 생물학과, 영국 킹스 칼리지 런던 정신의학과 공동 연구팀은 뇌가 얼마나 빨리 노화되고 있는지 측정해 인지 저하와 치매를 예방하고 치료할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 밝혔다. 이 연구 결과는 미국 국립과학원에서 발행하는 국제 학술지 ‘PNAS’ 2월 25일 자에 실렸다.</p> <p contents-hash="debb22312c47bca9d1233fc0578ad0fcde58ad15c482f29cbb63587ed7495fc6" dmcf-pid="17bxQwsdyS" dmcf-ptype="general">뇌 노화가 빠를수록 인지 장애 위험이 커진다. 보통 생물학적 나이를 측정할 때는 혈액을 채취해 후성유전학적 노화와 DNA 메틸화 정도를 살핀다. 그렇지만, 혈액 표본으로 뇌의 생물학적 나이를 측정하는 것은 부정확하다는 단점이 있다. 뇌와 혈관 사이에 장벽 때문에 혈액 세포가 뇌로 들어갈 수 없기 때문이다. 환자의 뇌에서 직접 표본을 채취하는 방법이 있기는 하지만, 수술이 필요하기 때문에 일반인의 뇌 조직을 채취한다는 것은 현실적으로 불가능하다.</p> <p contents-hash="4f3d1f42c5c987f0dc4d68be7318807028a03f94407a209c501255a865756643" dmcf-pid="tzKMxrOJCl" dmcf-ptype="general">이에 연구팀은 뇌 자기공명영상(MRI) 사진을 분석해 머리를 열지 않는 비침습적 방법으로 뇌 나이를 측정하는 방법을 고안해냈다. 이번에 개발한 ‘3차원 합성곱 신경망’(3D-CNN) 기술은 정상 성인남녀 3000명의 MRI 영상으로 훈련하고 검증됐다. 이전에 나온 AI 모델들은 환자의 뇌 영상으로 실제 나이보다 “얼마나 더 늙었는지”를 알려줄 수 있지만, 삶의 어느 단계에서 발생했는지, 노화 속도는 어떤지를 알 수 없었다.</p> <p contents-hash="37640df9cf25861844f5dce12285999df38a48ac8bd5a134f09dee500ba79256" dmcf-pid="Fq9RMmIilh" dmcf-ptype="general">연구팀은 3D-CNN을 인지적으로 건강한 성인 남녀 104명과 알츠하이머 환자 140명에게 적용했다. 그 결과, 측정값이 기존 인지 테스트 결과와 일치하는 것이 확인됐다. 또 특정 뇌 영역의 노화 속도가 성별에 따라 다르다는 것이 관찰됐는데, 이는 남성과 여성이 알츠하이머를 포함한 퇴행성 뇌신경질환 발병률이 다른 이유를 설명해준다고 연구팀은 설명했다. 뇌 노화 속도가 빠를수록 기억력, 실행 속도, 실행 기능, 처리 속도를 포함한 인지기능 저하 속도도 높아질 가능성이 크다는 것이 재확인됐다.</p> <p contents-hash="97d1adb1dc7f7ece5ab564063179e66c41133b66bf2c441716e86e9db331d783" dmcf-pid="3B2eRsCnvC" dmcf-ptype="general">연구를 이끈 안드레이 이리미아 USC 교수는 “이번에 개발한 기술은 뇌 나이만 측정하는 것이 아니라 뇌 노화 속도가 빨라지고 있는지, 느려지는지와 관련한 신경해부학적 변화를 정확하게 파악할 수 있다”라며 “이번 기술을 더욱 발전시켜 알츠하이머 발병 위험을 정확한 수치로 나타낼 수 있는 인공지능을 개발하려 하고 있다”라고 말했다.</p> <p contents-hash="5f29b852b37467cc4503c3407589ac048789c0041b444f04efb7eec762b6a5ab" dmcf-pid="0bVdeOhLTI" dmcf-ptype="general">유용하 과학전문기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울신문. 무단전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지.</p>
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