과학자들이 표준 MRI 스캔만으로도 뇌의 나이를 놀라운 정확도로 예측할 수 있는 첨단 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 2025년 7월 5일 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에서 발표했다.
이번 연구는 딥러닝 알고리즘, 특히 합성곱 신경망(CNN)이 뇌 구조 MRI 데이터를 분석해 개인의 생물학적 뇌 나이를 추정할 수 있음을 보여준다. 기존 방식이 사전 추출된 특징에 의존했던 것과 달리, 이번 AI 모델은 원본 MRI 데이터에서 직접 학습해 기존에 감지되지 않았던 미세한 패턴까지 포착한다는 점이 특징이다.
AI가 예측한 뇌 나이와 실제 나이의 차이(뇌 나이 격차, Brain Age Gap 또는 예측 나이 차이, Predicted Age Difference)는 뇌 건강을 평가하는 강력한 바이오마커로 활용된다. 예측된 뇌 나이가 실제 나이보다 많을 경우, 인지 장애, 신경퇴행성 질환 위험 증가, 신체적·정신적 건강 저하와 연관이 있는 것으로 나타났다.
"뇌 나이 격차는 정상적인 노화 경로에서 벗어난 정도를 수치화함으로써 개인의 뇌 건강을 정량적으로 평가할 수 있게 해줍니다."라고 연구 책임자는 설명했다. "이를 통해 알츠하이머병이나 파킨슨병 등 증상이 나타나기 수년 전 위험군을 조기에 선별할 수 있을 것입니다."
연구팀은 수천 명의 건강한 피험자 뇌 MRI 데이터를 바탕으로 모델을 학습시킨 뒤, 독립적인 데이터셋에서 성능을 검증했다. 그 결과 평균 절대 오차가 4~5년에 불과할 정도로 높은 정확도를 기록했다. 특히 다양한 MRI 장비와 촬영 프로토콜에서도 일관된 신뢰성을 입증했다.
이번 성과는 개인 맞춤형 뇌 건강 모니터링 시대를 앞당기는 중요한 진전으로 평가된다. 전 세계적으로 고령화가 가속화되는 가운데, 이러한 도구는 조기 개입 전략에 큰 도움이 될 수 있으며, 돌이킬 수 없는 신경퇴행이 진행되기 전에 예방적 조치를 취할 수 있게 할 전망이다. 연구진은 이미 임상 현장에서 인지 저하 예측 등 다양한 적용 가능성을 탐색 중이며, 초기 결과도 매우 유망한 것으로 나타났다.