AI가 측정한 '얼굴 노화 속도'… 암 환자 생존 예후 예측 지표로 활용 가능성

美 하버드대 연구팀, 암 환자 2,276명 대상 분석
얼굴 노화 속도와 암 환자 생존율 간 연관성 확인
침습적 검사 부담 줄여… 환자 예후 추적할 보조 지표 제시

얼굴 노화 속도가 암 환자의 예후 지표로 활용될 수 있다｜출처: 클립아트코리아

인공지능(AI)으로 얼굴 사진의 미세한 변화를 분석해 생물학적 노화 속도를 측정하면 암 환자의 생존율을 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 미국 하버드 의과대학 연구팀은 방사선 치료를 받는 암 환자 2,276명의 임상 사진 데이터를 분석했다. 이번 연구는 개인별 노화 속도 차이를 수치화해 향후 환자 예후 평가 지표로 활용될 가능성을 보여줬다는 점에서 의미가 있다.

연구팀은 '페이스에이지(FaceAge)'라 불리는 딥러닝 기반 얼굴 분석 알고리즘을 활용해 환자들이 치료 과정 중 각기 다른 시점에 촬영한 얼굴 사진들을 대조했다. 이 기술은 수천만 장의 데이터를 학습한 인공지능이 얼굴의 주름, 탄력, 골격 변화 등을 분석해 생물학적 나이를 산출하는 방식이다. 연구진은 서로 다른 시점에 촬영된 얼굴 사진을 비교해 얼굴 나이 변화량을 시간으로 나눈 값을 '얼굴 노화 속도(FAR)'로 산출해 분석했다.

분석 결과 얼굴 노화 속도가 빠른 환자들은 노화가 지연된 환자들에 비해 전반적인 생존 기간이 유의미하게 짧은 것으로 확인됐다. 연구팀은 사진 촬영 간격에 따라 환자군을 분류해 분석했는데, 특히 장기 관찰 그룹에서 그 차이가 뚜렷하게 나타났다. 이 그룹에서 노화 속도가 빨랐던 환자들의 생존 기간 중간값은 15.2개월로, 노화가 더디게 진행된 그룹의 36.5개월과 비교해 낮은 수준을 기록했다.

세부 데이터를 살펴보면, 앞선 장기 관찰 그룹의 경우 노화가 가속화된 환자군이 노화가 느리게 진행된 그룹에 비해 사망 위험이 약 1.65배 높은 것으로 파악됐다. 이는 환자의 성별이나 인종, 암의 종류와 같은 개별적 조건들을 모두 고려하더라도 얼굴 노화 속도가 생존 예후를 가늠하는 중요한 예후 지표로 작용했음을 보여준다. 결과적으로 얼굴 노화 속도는 신체적 부담 없이 환자의 상태 변화를 추적할 수 있어, 향후 유용한 예후 지표로 활용될 가능성이 있다.

연구의 교신저자인 하버드 의과대학 레이먼드 맥 교수는 "이번 연구를 통해 얼굴 노화의 속도를 정량화함으로써 노화와 암 질환 그리고 생존 기간 사이의 복잡한 상호작용이 시각적으로 나타나는 것을 발견했다"고 설명했다. 이어 "얼굴 노화 속도는 시각적 지표와 생리적 변화를 연결해 비침습적인 맞춤형 치료를 가능하게 하며, 향후 다양한 인구 집단에서 이 지표의 유용성을 확립하고 가속 노화를 완화할 후속 연구가 필요하다"고 강조했다.

이번 연구 결과(Face aging rate quantifies change in biological age to predict cancer outcomes: 얼굴 노화 속도 기반 생물학적 연령 변화 측정을 통한 암 환자 예후 예측)는 2026년 4월 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 게재됐다.

임수한 기자 hidoceditor@mcircle.biz