사람은 나이가 들수록 뇌도 나이를 먹는다. 그러나 뇌가 조기 노화되면 경도 인지 장애, 치매, 파킨슨병 등 노화 관련 질병이 발생할 가능성이 있다. "뇌 나이"를 쉽게 계산할 수 있다면 심각한 건강 문제가 발생하기 전에 조기 뇌 노화를 해결할 수 있다.

이 연구는 Neuroergonomics의 Frontiers 저널에 게재되었다.

드렉셀 예술과학대학 교수이자 창의성 연구소 소장인 존 쿠니오스(John Kounios)박사가 이끄는 연구팀은 머신러닝이라는 일종의 인공지능을 이용해 개인의 뇌 나이를 추정했다. 마치 외모를 보고 다른 사람의 나이를 추측하는 것과 비슷했다.

"누군가를 처음 만났을 때 그 사람의 나이를 추측해 볼 수도 있다. 머리가 희끗희끗한가? 주름이 있는가?" 쿠니오스가 말했다. "그들의 실제 나이가 몇 살인지 알게 되면, 그들이 자신의 나이를 얼마나 젊거나 늙었는지 보고, 예상보다 더 빨리 또는 더 느리게 늙어가고 있다고 판단하는 것에 놀라게 될 것이다."

현재 머신러닝 알고리즘은 건강한 사람의 뇌 MRI 이미지를 통해 개인의 뇌 나이를 예측할 수 있는 특징을 학습할 수 있다. 건강한 두뇌의 많은 MRI를 각 두뇌의 연대순 연령과 함께 머신러닝 알고리즘에 입력함으로써 알고리즘은 개인의 MRI를 기반으로 개인의 두뇌 나이를 추정하는 방법을 학습할 수 있다. 이 프레임워크를 사용하여 쿠니오스와 그의 동료들은 MRI 대신 EEG를 사용하는 방법을 개발했다.

쿠니오스에 따르면 이는 일반적인 뇌 건강의 척도라고 생각할 수 있다. 뇌가 같은 나이의 다른 건강한 사람들의 뇌보다 젊어 보인다면 걱정할 이유가 없다. 그러나 뇌가 비슷한 나이의 건강한 또래의 뇌보다 늙어 보인다면 조기 뇌 노화, 즉 '뇌 연령 격차'가 있을 수 있다. 쿠니오스는 이러한 종류의 뇌 연령 차이가 질병, 독소, 영양 불량 및/또는 부상의 병력으로 인해 발생할 수 있으며 연령 관련 신경 질환에 취약해질 수 있다고 설명했다.

뇌 나이 추정치는 중요한 건강 지표임에도 불구하고 의료 분야에서는 널리 사용되지 않았다.

"뇌 MRI는 비용이 많이 들고 지금까지 뇌 연령 추정은 신경과학 연구실에서만 이루어졌다."라고 쿠니오스는 말했다. "하지만 동료들과 저는 저렴한 EEG 시스템을 사용하여 사람의 뇌 연령을 추정하는 머신러닝기술을 개발했다."

뇌파검사(EEG)는 사람의 뇌파를 기록하는 것이다. MRI보다 비용이 덜 들고 덜 침습적인 절차이다. 환자는 몇 분 동안 헤드셋을 착용하기만 하면 된다. 따라서 쿠니오스에 따르면 MRI 대신 EEG 스캔을 사용하여 뇌 연령을 추정할 수 있는 머신러닝 프로그램이 뇌 건강을 위한 보다 접근하기 쉬운 검사 도구가 될 수 있다.

쿠니오스는 "이 방법은 많은 사람들의 연령 관련 취약성을 검사하는 비교적 저렴한 방법으로 사용될 수 있다. 비용이 저렴하기 때문에 정기적으로 검사를 받아 시간 경과에 따른 변화를 확인할 수 있다"라고 말했다. "이것은 약물 및 기타 개입의 효과를 테스트하는 데 도움이 될 수 있다. 그리고 건강한 사람들은 이 기술을 사용하여 뇌 성능을 최적화하기 위한 전반적인 전략의 일환으로 생활 방식 변화의 효과를 테스트할 수 있다."

드렉셀대학교는 새로운 디지털건강플랫폼에 통합하기 위해 캐나다 의료 회사인 DiagnaMed Holdings에 이 뇌 연령 추정 기술을 라이선스했다.