중국과 호주, 독일 국제 연구팀이 사람의 눈을 스캔해 그 사람이 조망할지 여부를 예측하는 심층학습 모델을 개발했다. 새롭게 개발한 알고리즘은 망막으로부터 예측되는 생물학적 연령과 실제 연령간 차이를 바탕으로 그 사람이 조사할 위험을 높은 정밀도로 예측할 수 있다고 한다.
연구팀은 UK바이오뱅크에 등록된 피험자 4만 6,969명으로부터 촬영한 안저 화상 8만 169장을 바탕으로 이 가운데 사전 병력이 없는 1만1,052명 안저 화상 1만 9,200장을 이용해 심층학습 모델 학습과 검증을 실시했다. 연구팀이 개발한 심층학습 모델은 시각 정보를 신경 저보로 변환하는 망막을 스캔하는 것만으로 그 사람의 생물학적 연령을 예측하도록 훈련됐다고 한다.
이후 개발한 심층학습 모델을 이용해 남은 3만 5,917명을 포함한 안저 영상 데이터를 스캔해 예측된 연령과 피험자 실제 연령을 비교했다. 심층학습 모델은 피험자 실제 연령을 평균 3.55년 이내 오차로 예측할 수 있었다고 보고하고 있다.
또 안저 화상이 촬영되고 11년 뒤까지 피실험자 1,871명이 사망했는데 망막 스캔을 통해 생물학적 연령과 실제 연령차를 이 사망률 데이터와 비교하는 분석도 진행했다. 그 결과 망막 스캔으로 예측된 생물학적 연령이 실제 연령보다 고령인 사람일수록 조사할 위험이 높은 것으로 판명됐다. 예를 들어 심층학습 모델이 예측한 연령이 실제 연령보다 1세 연상이었을 경우 11년 뒤 사망 위험이 2% 상승했다는 것이다. 한편 심혈관계 질환이나 암에 의한 사망은 마막 스캔에 의한 생물학적 연령과 실제 연령차와 관련이 없었다고 한다.
이번 연구 결과는 어디까지나 관찰에 근거한 것이며 망막 스캔에 의한 연령과 사망률 상승을 연결하는 생물학적 요인은 불분명하지만 망막이 노화에 대해 매우 민감한 조직이라는 과거 연구를 뒷받침하는 것이다. 망막에는 혈관과 신경 양쪽이 포함되어 있어 혈관이나 뇌 건강에 관한 중요한 정보를 전달해줄 가능성이 있다.
지금까지도 망막 스캔에서 심혈관 질환, 신장 질환, 노화 징후를 검출하는 연구는 이뤄졌지만 망막 스캔에 의한 생물학적 연령과 실제 연령차를 사망률 예측에 사용할 가능성을 보여준 건 이번이 처음이라고 한다. 연구팀은 망막과 실제 연령차와 심혈관 질환과 암 이외 요인에 의한 사망률간 중요한 연관성은 뇌와 눈 연동을 나타내는 증거 확대와 함께 망막이 신경학적 질병의 창이라는 개념을 지지할 가능성이 있다고 밝히고 있다.
과거 연구는 안저 이미지로부터 심혈관 질환 위험을 예측할 수 있는 것으로 나타났지만 최근에는 의학 발전에 의해 심혈관 질환과 관련된 사망이 감소하고 있기 때문에 망막 생물학적 연령과 심혈관계 질환에 의한 사망률 관련이 낮아졌을 가능성도 있다고 한다. 또 치매를 앓고 사망한 피험자는 전체적으로 불과 20명이었기 때문에 연구팀은 망막에서 예상되는 생물학적 연령과 치매간 발생 리스크를 연결지을 수 없었다고 한다.
신체의 생물학적 연령을 조사하는 다른 방법으로는 DNA 메틸화나 트랜스크립트 측정 등이 있지만 이런 방법은 망막 스캔보다 정확하지 않고 비용이나 신체적 부담 문제도 있다. 한편 망막 스캔은 5분 이내에 쉽게 끝낼 수 있기 때문에 망막과 신체 생물학적 관련성에 대한 연구가 더 진행되면 임상의가 환자 사망 위험을 측정하는 뛰어난 툴이 개발될 가능성이 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.