사람의 실제 나이와 별개로 장기의 노화 정도를 ai로 확인할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 오스트리아과학아카데미 분자 의학 연구센터(cemm) 연구팀은 983명의 40개 조직에서 얻은 조직 검사 이미지를 ai로 분석해 장기별 생물학적 나이를 추정하는 '조직 시계(tissue clock)'를 개발했다. 이번 연구는 ai 기반 조직 시계로 육안으로는 볼 수 없는 각 신체 부위의 생물학적 노화 패턴 차이를 감지할 수 있다는 점에서 의의가 크다.

연구팀은 미국 국립보건원(nih)이 실행한 대규모 연구 gtex(genotype-tissue expression) 프로젝트 자료를 활용했다. 해당 프로젝트에는 20~70세 983명의 29개 장기와 40개의 조직에서 얻어진 이미지 2만 5,712장이 있었다. 연구팀은 프로젝트에서 얻어낸 이미지 2만여 장을 딥러닝으로 분석해냈다. 연구팀은 딥러닝을 통해 이미지에 나타난 모양과 구조적 특징을 수치화한 뒤 실제 나이를 예측하도록 학습시켰다.

이후 현미경적 구조에서 나이에 따라 달라지는 특징을 찾아내 각 조직의 생물학적 연령을 추정하는 모델인 '조직 시계'를 만들었다. 이후 같은 사람의 조직 이미지와 유전자 발현 정보를 연결 지어 장기별 노화 정도를 계산했다.

그 결과, 조직 시계가 예측한 생물학적 연령은 실제 나이와 평균 4.88년 차이를 보였다. 예컨대 60세인 사람의 조직을 분석했을 때 조직 시계는 평균적으로 실제 나이에서 약 5년 정도 차이가 나는 수준으로 생물학적 나이를 추정한 것이다. 실제 나이보다 조직의 노화가 빠를수록 텔로미어(telomere)가 더 짧고 조직의 병리적 변화가 많았으며, 동반 질환도 많은 경향을 보였다. 텔로미어는 세포 속 염색체의 양쪽 끝단에 있는 부분으로, 세포 분열이 반복될수록 텔로미어가 짧아져 노화의 지표가 된다.

장기마다 노화가 빨라지는 시점도 달랐다. 폐·난소·갑상샘·신장·췌장·부신은 20~40대에 노화가 가속됐고, 대장과 대동맥은 20대와 45~55세에 노화 속도가 빨라졌다. 뇌·근육·피부는 30~40대와 60~70대에 두 차례 노화가 가속화됐다.

같은 사람에서도 대부분의 조직이 비슷한 속도로 늙는 경우가 있는 반면, 심장·폐·위처럼 특정 장기별 노화 격차가 유독 큰 경우도 있었다. 연구팀은 303명의 자료를 따로 분석해 여러 조직에서 나이 격차가 큰 노화 유형과 특정 조직에서만 나이 격차가 큰 유형 등을 확인했다.

신부전은 여러 조직의 가속화된 노화와 연관됐고, 제2형 당뇨병은 췌장 노화, 만성 호흡기질환은 폐 노화, 심장질환은 지방조직의 노화와 관련된 것으로 나타났다.

연구팀은 장기별 노화 정도를 알아낼 수 있도록 혈액의 유전자 발현 정보로 조직의 생물학적 연령 차이를 예측하는 모델을 만들었다. 연구팀이 혈액 표본 1,205개를 분석한 결과 뇌졸중은 뇌, 크론병은 위장관, 알츠하이머병은 뇌 등 질환과 관련된 장기에서 노화 신호가 나타났다.

연구팀은 "조직 시계가 생리적 건강 상태와 밀접하게 연결된 장기·조직 특이적인 맥락을 제공한다"며 "혈액 조직 이미지와 ai를 결합하면 육안으로는 볼 수 없던 신체 부위별 생물학적 노화 패턴을 읽을 수 있다"고 설명했다.

연구를 이끈 앙드레 f. 렌데이로(andré f. rendeiro) cemm 박사는 "이번 연구는 이미 질환이 있는 사람에서의 연관성을 확인한 것"이라며 "장기의 실제 나이를 혈액으로 직접 측정하는 게 아니라 혈액 정보를 이용해 조직의 노화 정도를 간접 예측하는 것"이라고 설명했다. 실제 연구팀은 질환이 발생하기 전에 혈액에서 나이 격차가 높아지는지를 확인하려면 장기간 추적하는 전향적 연구가 필요하다고 밝혔다.

이번 연구 결과(histological aging signatures for monitoring tissue-specific aging and disease: 조직 특이적 노화 및 질병 모니터링을 위한 조직학적 노화 특징)는 2026년 8월 15일 국제 학술지 '네이처 메디신(nature medicine)'에 게재됐다.