AI 분석으로 남녀 장기 노화 속도·방식 차이 규명

인공지능과 대규모 생체 빅데이터 분석을 통해 남녀의 장기 노화 속도와 방식이 근본적으로 다르다는 사실이 규명됐다. 준하오 원 미국 컬럼비아대 교수팀은 15개 장기 시스템을 아우르는 38개의 성별 특이적 생물학적 노화 시계를 개발해 네이처 메디슨에 발표했다.

여성은 간과 소화기 대사 노화가 심장대사 질환 위험을 높이고 치매 진행이 남성보다 2.25배 빠른 반면, 남성은 나이 들수록 전신 만성 염증에 노출되고 다기관 질환 위험이 크다. 기존 AI 노화 시계가 남녀 데이터를 구분 없이 합쳐 학습하면서 성별 특이적 질병 신호를 놓쳤던 문제를 해결했다.

성별 분리 노화 시계는 신약 임상시험에서 환자 선별을 정밀하게 하고 남녀 맞춤형 질병 예방 및 항노화 치료 가이드라인 수립에 핵심 역할을 할 것으로 예상된다.