'Aging clock’에 AI를 이용해 면역력, 질병 발생을 예측하는 연구

제목	​'Aging clock’에 AI를 이용해 면역력, 질병 발생을 예측하는 연구
추천 연구	An inflammatory aging clock (iAge) based on deep learning tracks multimorbidity, immunosenescence, frailty and cardiovascular aging Nat Aging. 2021 Jul;1:598-615 (doi: 10.1038/s43587-021-00082-y)
​선정이유	iAge는 identify patterns과 chronic inflammatory disease risk 및 immune system well-being을 식별하기 위해 면역 관련 biomarkers에 의존하는 새로운 생물학적 시계이다. iAge는 중요한 노화 표현형을 예측하고 혈관 노화를 이끄는 메커니즘에 대한 통찰력을 제공하는 모델이다. 해당 모델은 생체시계 연구 방향을 잡는데, 전반적인 도움이 될것이라 기대하여 본 논문을 선정함.
주요 내용	iAge를 개발하기 위해 8세에서 96세 사이의 피실험자 1,001명의 데이터를 샘플링하였다. 해당 데이터와 건강 정보를 기계 학습 알고리즘과 결합하였고, 면역체계에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 나이가 들수록 CXCL9 생산량이 늘어나면 내피세포가 손상돼 심혈관질환을 유발하는 염증신호가 증가한다고 제안했다.
시사점	해당 연구로 예를 들면 혈관 시스템의 연령 관련인자를 저해하기 위해 CXCL9에 초점을 맞춰 표적 약물을 사용할 수 있음을 추론하거나 할 수 있다. 이처럼 iAge 모델을 활용하면 연구방향을 조금 더 합리적으로 설계할 수 있게 됨.