사람의 눈을 스캔하여 단명을 예측하는 AI가 등장

중국인, 호주, 독일 국적으로 구성된 국제연구팀이 사람의 눈을 스캔하여 그 사람이 단명할지를 예측하는 심층 학습모델을 개발했습니다. 새롭게 개발된 알고리즘은 망막에서 예측되는 생물학적 연령과 실연령의 갭을 바탕으로 단명할 위험을 높은 정밀도로 예측할 수 있다고 합니다.
Retinal age gap as a predictive biomarker for mortality risk | British Journal of Ophthalmology
https://bjo.bmj.com/content/early/2021/11/17/bjophthalmol-2021-319807

Retinal age gap as a predictive biomarker for mortality risk

Something in Your Eyes May Reveal if You're at Risk of Early Death, Study Shows
https://www.sciencealert.com/looking-deep-into-your-eyes-could-reveal-whether-you-re-a-fast-ager

Something in Your Eyes May Reveal if You're at Risk of Early Death, Study Shows

연구팀은 UK 바이오뱅크에 등록한 4만 6969명을 촬영한 총 8만 169장의 안저화상을 바탕으로, 이 중 사전병력이 없는 1만 1052명의 안저화상 1만 9200장을 이용하여 심층 학습모델의 학습과 검증을 실시했습니다. 연구팀이 개발한 심층 학습모델은 시각정보를 신경신호로 변환하는 망막을 스캔해 그 사람의 생물학적 연령을 예측하도록 훈련되었다고 합니다.

그 후 개발한 심층 학습모델을 이용하여 남은 3만 5917명을 포함한 안저화상 데이터를 스캔하여 예측된 연령과 피실험자의 실제 연령을 비교했고 심층 학습모델은 피실험자의 실제 연령을 평균 3.55년 이내의 오차로 예측할 수 있었다고 연구팀은 보고했습니다.

또 안저화상이 촬영되고 나서 약 11년 후까지 1871명의 피실험자가 사망했는데 망막스캔으로 산출한 생물학적 연령과 실연령의 갭을 이 사망률 데이터와 비교하는 분석도 했습니다. 그 결과 망막스캔으로 예측된 생물학적 연령이 실연령보다 고령인 사람일수록 단명할 위험이 높은 것으로 나타났습니다. 예를 들어 심층 학습모델이 예측한 연령이 실연령보다 1세 연상이었을 경우 그 후 11년에 있어서의 사망위험이 2% 상승했습니다. 한편 심혈관계 질환이나 암으로 인한 사망은 망막스캔으로 산출한 생물학적 연령과 실연령의 갭과 관련이 없었다고 합니다.

이번 연구결과는 어디까지나 관찰에 근거한 것으로 망막스캔으로 산출한 연령과 사망률의 상승을 링크시키는 생물학적 요인은 불분명합니다만 '망막이 노화에 매우 민감한 조직'이라고 추정한 과거의 연구를 뒷받침하는 것이라고 할 수 있습니다. 망막에는 혈관과 신경이 모두 포함되어 있어 혈관이나 뇌의 건강에 관한 중요한 정보를 전달해 줄 가능성이 있다는 것.

지금까지도 망막스캔에서 심혈관질환이나 신장병, 노화의 징후를 검출하는 연구는 행해지고 있었지만 '망막스캔으로 산출한 생물학적 연령과 실연령의 갭'을 사망률 예측에 사용할 수 있다는 가능성을 보여준 연구는 이번이 처음이라고 합니다. 연구팀은 “망막과 실제 연령의 갭과 심혈관질환과 암 이외의 요인에 의한 사망률의 중요한 연관성은 뇌와 눈에서의 링크를 나타내는 증거의 증대와 함께 망막이 신경학적 질병의 '창'이라는 개념을 지지할 가능성이 있다"고 말합니다.

과거의 연구에서는 안저화상으로 심혈관질환의 위험을 예측할 수 있음을 보여주었지만 최근에는 의학의 발전으로 심혈관질환과 관련된 사망이 감소하고 있기 때문에 망막의 생물학적 연령과 심혈관계 질환으로 인한 사망률의 관련이 낮아졌을 가능성도 있다고 합니다. 또 치매를 앓고 사망한 피실험자는 전체적으로 불과 20명이었기 때문에 연구팀은 망막에서 예상되는 생물학적 연령과 치매의 발생 리스크를 연결할 수 없었다고 합니다.

Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning | Nature Biomedical Engineering
https://www.nature.com/articles/s41551-018-0195-0

Google’s new AI algorithm predicts heart disease by looking at your eyes - The Verge
https://www.theverge.com/2018/2/19/17027902/google-verily-ai-algorithm-eye-scan-heart-disease-cardiovascular-risk

Google’s new AI algorithm predicts heart disease by looking at your eyes

In our eyes, Google’s software sees heart attack risk - The Washington Post
https://www.washingtonpost.com/news/the-switch/wp/2018/02/19/google-used-artificial-intelligence-to-predict-heart-attacks-with-the-human-eye/

신체의 생물학적 연령을 조사하는 다른 방법으로는 DNA메틸화나 Transcriptome의 측정 등이 있습니다만, 이러한 방법은 망막스캔보다 정확하지 않고 비용이나 신체적 부담도 큽니다. 한편 망막스캔은 5분 이내에 쉽게 완료될 수 있기 때문에 망막과 신체의 생물학적 관련에 대한 연구가 더욱 진행되면 임상의가 환자의 사망위험을 측정할 수 있는 우수한 의료기기가 개발될 가능성도 있습니다.