오사카공립대학대학원 광산용인대학원생(박사과정 2년) 등의 연구그룹은 흉부 X선 영상에서 체내 연령을 추정하는 AI 모델을 개발하고 추정 연령에서 실제 연령을 뺀 연령차와 다양한 질병의 관계를 입증했다.
노화의 변화는 복잡하기 때문에 노화의 이해를 위해 다양한 노화 바이오 마커가 제안되었습니다.지금까지 흉부 X선 화상을 이용하여 AI로 연령을 추정하는 보고는 있었지만, 복수 시설에서 수집한 건강한 사람의 흉부 X선 화상을 기초로 한 AI 모델의 개발은 행해지지 않았다.
그래서 연구 그룹은 연령 추정을 실시하는 AI 모델의 개발과 훈련을 실시해, 외부 테스트에는, 3 시설로부터 수집한 67,099장, 36,051명의 건강한 사람(기왕력이 있는 사람은 제외)의 흉부 X선 화상을 이용했다.그 결과, AI 모델은 매우 높은 추정 정확도를 나타냈다(상관 계수는 0.95이고, 일반적으로 0.9에서 매우 강한 상관).또 AI가 연령 추정할 때의 가시화 화상으로부터 하폐야나 대동맥궁에 나이를 판정하는 판단 근거가 있을 가능성을 시사했다.
또한이 AI 모델을 다른 두 시설에서 수집 한 유병자 2 명의 흉부 X 선 영상을 사용하여 질병과 연령 차이를 확률 비율로 분석했습니다.추정 연령이 실제 연령보다 높을수록 고혈압과 고뇨산혈증, 만성 폐색성 폐질환, 간질성 폐렴과 같은 만성질환의 이환과 양의 상관관계가 있음을 밝혔다.
이번 연구는 흉부 X선 영상으로 표현되는 연령이 생물학적 연령보다 건강 정보를 정확하게 반영할 가능성을 시사하고 있다.앞으로 만성질환의 중증화 추정, 수명 예측, 악성종양 예후의 층별화, 수술 합병증 예측 등을 실시하는 AI 바이오마커의 개발을 진행하고 있다.
