헬스테크
AI가 개인의 대사 연령을 예측하고 그에 맞는 건강 계획을 맞춤화할 수 있을까?
Securities.io를 Google의 선호 소스에 추가
혈액 속 분자를 바탕으로 추정한 나이는 실제 생년월일에 따른 나이와 다를 수 있다. 킹스칼리지런던 연구진은 대규모 연구 집단에서 이러한 ‘대사체 나이’를 계산하는 여러 알고리즘을 비교했다. 그 결과 건강 및 생존 지표와 통계적 관련성이 관찰됐다. 그러나 이 방법은 치료나 보험 결정을 단독으로 내릴 수 있는 검증된 임상검사가 아니다.
실제 나이와 대사체 나이
실제 나이는 태어난 뒤 흐른 시간이다. 생물학적 노화는 신체 기능에 일어나는 더 폭넓은 변화를 가리킨다. 혈액 대사체로 계산한 값은 그중 일부만 반영하므로 한 사람의 ‘생물학적 나이’를 완전히 측정하지 못한다. 이 연구는 수치를 변화시키는 조치가 반드시 질병 위험을 낮춘다는 사실도 입증하지 않았다.
대사체란 무엇인가?
대사체는 신체의 생화학적 과정에 관여하거나 그 과정에서 생성되는 작은 분자다. 혈중 농도는 여러 대사 경로에 관한 정보를 제공할 수 있다. 연구진은 핵자기공명 분광법으로 혈장 내 대사 관련 특성 168가지를 측정했다.
MileAge 연구 방법
연구진은 UK 바이오뱅크 참가자 최대 225,212명의 자료로 기계학습 알고리즘 17개를 학습하고 내부 검증했다. 참가자들은 모집 당시 40~69세였다. 모델이 혈액 자료에서 나이를 추정한 뒤 실제 나이와 비교했다.
MileAge delta는 모델이 추정한 나이에서 실제 나이를 뺀 값이다. 양수라면 해당 모델에서 대사체 양상이 더 나이 든 사람의 양상과 비슷하다는 뜻이다. 이는 연구용 통계 지표이지 개인에 대한 진단은 아니다.
출처: Science Advances결과와 한계
비교한 방법 중 규칙 기반 Cubist 회귀 모델의 MileAge 차이가 연구에서 살핀 건강 및 노화 지표와 가장 강한 관련성을 보였다. 연구진은 허약도, 텔로미어 길이, 사망률과의 관련성 등을 분석했다. 관련성이 있다고 해서 대사체 나이가 해당 결과의 원인이라는 뜻은 아니며, 모델이 개인의 수명을 확실히 예측한다는 뜻도 아니다.
자료는 UK 바이오뱅크에서 나왔고 논문에 보고된 검증은 내부 검증이었다. 다른 인구 집단과 연령대, 임상 환경에서 독립적으로 시험해야 한다. 측정 방식이나 모델이 달라지면 추정치도 달라질 수 있다.
연구에서의 활용 가능성
충분히 검증된 대사 지표는 노화 연구, 집단 비교, 위험 요인 탐색에 도움이 될 수 있다. 추가 검증을 거치면 예방 의료에서 기존 정보를 보완할 가능성도 있다. 하지만 이 연구는 스마트워치가 버튼 한 번으로 MileAge를 측정할 수 있다거나 의료기관과 보험사가 지금 이 점수만으로 결정해야 한다는 것을 보여주지 않는다.
연구진과 지원
저자는 킹스칼리지런던 정신의학·심리학·신경과학 연구소의 Julian Mutz, Raquel Iniesta, Cathryn M. Lewis다. UK 바이오뱅크 자료를 사용했으며 연구 지원에는 NIHR와 Maudsley Biomedical Research Centre가 포함됐다.
생명과학 기업
생물학적 자료의 새로운 분석법은 업계의 관심을 끌 수 있다. 그렇다고 이 연구가 특정 기업의 제품을 검증하거나 주가를 예측하는 것은 아니다.
10x Genomics Inc.
10x Genomics (TXG )는 세포와 생물학적 시료를 분석하는 도구를 개발한다. 이 회사가 연구의 MileAge 모델을 만든 것은 아니며, 두 대상 사이의 상업적 관계도 이 연구에서 확인되지 않았다.
TXG 가격 차트
다음 단계
이 연구는 같은 대사 자료라도 어떤 알고리즘을 선택하느냐에 따라 해석이 달라질 수 있음을 보여준다. MileAge의 실질적 가치는 독립 검증, 반복 가능한 측정, 기존 임상 정보에 더해 유용한 정보를 제공한다는 증거에 달려 있다. 헬스케어 기술 관련 기사.
인용 연구
Mutz, J., Iniesta, R. 및 Lewis, C. M. (2024). Metabolomic age (MileAge) predicts health and life span: A comparison of multiple machine learning algorithms. Science Advances, 10(51), eadp3743. doi:10.1126/sciadv.adp3743.
