[사이테크+] "장기마다 노화속도 달라…혈액검사로 빨리 늙는 장기 예측" 작성일 08-15 31 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">오스트리아 연구팀 "조직 이미지 AI로 분석, 장기별 생물학적 나이 추정"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="P8PKzKEot5"> <p contents-hash="9441cf34b6dd873200189126206a65c3ab8f17dca4952861031efdd85f55c9ef" dmcf-pid="Q6Q9q9DgZZ" dmcf-ptype="general">(서울=연합뉴스) 이주영 기자 = 사람은 몸 전체가 같은 속도로 늙는 게 아니라 장기마다 노화 속도가 다르고 같은 사람에게서도 빨리 늙는 장기가 있을 수 있으며, 혈액의 유전자 발현 정보로 장기별 노화를 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e503705cb9618dfe134ed2052b928bd78075a84a964099118d8ae14b73b9e373" dmcf-pid="xPx2B2waHX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt='"장기마다 노화속도 달라…혈액검사로 빨리 늙는 장기 예측" ChatGPT 활용 제작 인포그래픽 [Nature Medicine, Ernesto Abila et al. 제공. 재판매 및 DB 금지]' class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/15/yonhap/20260815060204296lbce.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="6ioM6MSr51" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/15/yonhap/20260815060204296lbce.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> "장기마다 노화속도 달라…혈액검사로 빨리 늙는 장기 예측" ChatGPT 활용 제작 인포그래픽 [Nature Medicine, Ernesto Abila et al. 제공. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="a8f077056ca8b73df7737cfb566ca04610f6517908305f9ade4c0e094a64fc82" dmcf-pid="yvyOwOB3YH" dmcf-ptype="general">오스트리아과학아카데미 분자 의학 연구센터(CeMM) 안드레 렌데이로 박사팀은 15일 과학 저널 네이처 메디신(Nature Medicine)에서 인간의 조직병리학 이미지를 인공지능으로 분석해 장기별 생물학적 연령을 추정하는 인공지능(AI) 기반 '조직 시계'(tissue clock)를 개발했다며 이같이 밝혔다.</p> <p contents-hash="4ed325525cd56ca5c9587cb669dc071d219ef3177683976151c8efd2ddbbad8b" dmcf-pid="WTWIrIb0YG" dmcf-ptype="general">렌데이로 박사는 "인체 조직에는 노화 과정이 매우 상세하게 기록돼 있다"며 "이 연구는 조직학 이미지와 AI를 결합해 육안으로는 볼 수 없는 각 신체 부위의 생물학적 노화 패턴 차이를 감지할 수 있음을 보여준다"고 말했다.</p> <p contents-hash="f1f205b01bf8d6d2883efece4a6b27b427fd6e0282945ae780503227457e3cc9" dmcf-pid="YyYCmCKpZY" dmcf-ptype="general">어떤 사람은 다른 사람보다 더 느리게 노화하는 것처럼 보이지만 왜 이런 차이가 나타나는지, 실제 몸속에서 무슨 일이 일어나는지, 장기들은 서로 다르게 노화하는지 등은 밝혀지지 않고 있다.</p> <p contents-hash="0299bd722a5e314c5e0902e778ed7ed15564647ade89367f9587cc1935070046" dmcf-pid="GHZvCvfzGW" dmcf-ptype="general">연구팀은 여러 조직의 유전자 발현과 조직 표본을 함께 제공하는 대규모 연구인 '유전자형-조직 발현 프로젝트'(GTEx) 참가자 983명(20~70세)의 29개 장기, 40개 조직에서 얻은 조직병리학 이미지 2만5천712장을 딥러닝으로 분석했다. </p> <p contents-hash="b45b17d708fba38536045e165f77b04656ee772958da9b316447eb2253cc6bbe" dmcf-pid="HX5ThT4qHy" dmcf-ptype="general">이어 각 조직의 현미경적 구조에서 나이에 따라 달라지는 특징을 찾아내 각 조직의 생물학적 연령을 추정하는 모델인 '조직 시계'를 만들었다. 또 같은 사람의 조직 이미지와 유전자 발현 정보를 연결해 장기별 노화 정도를 비교했다.</p> <p contents-hash="cadae66cf3e671b084cd31d34ebc07714521d0d33aad1db151d6b75c14d97853" dmcf-pid="XZ1yly8B1T" dmcf-ptype="general">그 결과 조직 시계가 예측한 생물학적 연령은 실제 나이와 평균 4.88년 차이를 보였다. 또 실제 나이보다 조직의 노화가 빠를수록 텔로미어가 더 짧고 조직의 병리적 변화가 많았으며, 동반 질환도 많은 경향을 보였다.</p> <p contents-hash="bd95daacfbc60fd3daf80629afc1342243b316faefd838b98611124204ae98e7" dmcf-pid="Z5tWSW6bYv" dmcf-ptype="general">연구팀은 조직 이미지의 특징만으로도 실제 연령에 상당히 가깝게 조직 노화 정도를 추정할 수 있었다며, 이를 조직이 실제 나이에 비해 얼마나 빨리 또는 늦게 노화하는지를 보여주는 지표로 활용할 가능성을 제시했다.</p> <p contents-hash="baf40ed3476eef0a67aea7d9ea5b53b14c927589a602f4bece303ed00b862c70" dmcf-pid="51FYvYPKHS" dmcf-ptype="general">장기별 노화 양상도 달랐다. 폐와 난소, 갑상샘, 신장, 췌장, 부신 등은 20~40세에 노화가 가속됐고, 대장과 대동맥은 20대와 45~55세에, 뇌와 근육, 햇빛에 노출되지 않는 피부는 30~40세와 60~70세 두 차례 가속이 나타났다. 자궁은 약 45세부터 변화가 두드러졌고, 가장 빠른 노화 시점은 45~55세 폐경 시작 시기와 겹쳤다.</p> <p contents-hash="39a3fd67ccf481840b2e4ad5d95bda362045d4bcc86d0128e6518b25c26e6cb1" dmcf-pid="1t3GTGQ95l" dmcf-ptype="general">같은 사람 안에서도 대부분 조직이 실제 나이보다 늙게 예측되는 사람도 있었지만, 심장이나 폐, 위처럼 특정 장기 하나가 두드러지게 늙은 사람도 있는 등 장기별 차이가 확인됐다.</p> <p contents-hash="d48ae69acd8cb1c62cc7cf5699339a0ba55ad1619bbf7d1fd7f8ae8084425852" dmcf-pid="tF0HyHx2Zh" dmcf-ptype="general">또 여러 장기에서 노화에 따라 조직 위축, 미세혈관 감소, 섬유화 증가 등 조직 변화가 나타났고, 세포 노화와 염증, 저산소증, 유전체 불안정성 등과 관련된 유전자 발현 변화는 실제 연령보다 조직 시계의 생물학적 연령과 연관성이 더 강했다.</p> <p contents-hash="1dc67e74bd739a83e0b24aa9b49873ce276788b2578f5e8f86380f966c20b5e1" dmcf-pid="F3pXWXMVZC" dmcf-ptype="general">질환과 장기별 노화 분석 결과 신부전은 여러 조직의 가속화된 노화와 연관됐고, 제2형 당뇨병은 췌장 노화, 만성 호흡기질환은 폐의 생물학적 연령 증가와 연관성이 큰 것으로 나타났다. </p> <p contents-hash="2e64c18a344ce588be4ca3f10255eea1ec9a060d65c0591cb2bb43a7a754f86b" dmcf-pid="30UZYZRf5I" dmcf-ptype="general">연구팀은 이어 조직을 채취하지 않고 장기별 노화 정도를 알아낼 수 있도록 혈액의 유전자 발현 정보로 조직의 생물학적 연령 차이를 예측하는 모델을 만들었다. </p> <p contents-hash="5394b83718180838594a0a83beb935c57b4d7ccbe3f305c09b1765d419ed1b02" dmcf-pid="0pu5G5e41O" dmcf-ptype="general">독립적인 혈액 표본 1천205개를 분석한 결과 뇌졸중은 뇌, 크론병은 위장관, 알츠하이머병은 뇌 등 질환과 관련된 장기에서 노화 신호가 두드러졌다. </p> <p contents-hash="c20a7469aae458db8d0b286d22259efe09b8b05dd63b52cf5642bd27e978b99c" dmcf-pid="pU71H1d85s" dmcf-ptype="general">연구팀은 다만 이는 장기의 실제 나이를 혈액으로 직접 측정하는 게 아니라 혈액 정보를 이용해 조직의 노화 정도를 간접 예측하는 것이라며 향후 장기 건강과 질병 진행 추적이나 질환 조기 발견에 활용할 가능성이 있다고 말했다.</p> <p contents-hash="7123de4b20102673c261e0a229266d54c6cc28b976f9249557eb75b27bec4c15" dmcf-pid="UgNdxdyO5m" dmcf-ptype="general">이어 이 연구과는 노화를 단순히 시간이 흐르면서 몸이 일정하게 변하는 과정이라기보다는 조직의 구조와 분자 변화가 서로 얽혀 장기마다 다른 속도로 진행되는 과정으로 이해할 필요가 있음을 보여준다고 강조했다.</p> <p contents-hash="fa841d83e869ee2f7e8978ac94ffdf67b9a2858a51815832bb1a4225ec180993" dmcf-pid="uajJMJWI1r" dmcf-ptype="general">◆ 출처: Nature Medicine, Ernesto Abila et al., "Histological aging signatures enable tissue-specific disease prediction from blood", http://dx.doi.org/10.1038/s41591-026-04566-5</p> <p contents-hash="c4ec97223630c62207ed404d7834c99296b400e1086e9e7a989edafeba36bcd9" dmcf-pid="7NAiRiYCGw" dmcf-ptype="general">scitech@yna.co.kr</p> <p contents-hash="cd958ee83760e93c1dbf0ce46eba2dd9f9512f6f722716d6acbd88898af60cfc" dmcf-pid="qAkLdLHl1E" dmcf-ptype="general">▶제보는 카톡 okjebo</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 연합뉴스. 무단전재 -재배포, AI 학습 및 활용 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