생물학적 나이와 암 진단이 가능한 인공지능(AI) 개발

단백질은 아미노산 수백~수천 개가 결합해 만든 구조에 따라 기능이 달라진다. 단백질 구조를 알아내면 생명현상을 밝힐 수 있다. 구글 딥마인드가 2018년 처음 공개한 AI(AlphaFold)가 단백질구조 예측에 성공하면서 과학계에 혁신을 일으켰다. 이후 여러 번의 업그레이드를 거쳐 하나의 단백질이 아닌 단백질복합체 구조까지 예측하는 수준으로 발전했다.

2024년에는 단백질의 3차원(3D) 구조를 예측하고 모델링하는 인공지능(AlphaFold 3)이 단백질구조 예측뿐 아니라 다른 생체분자와의 상호작용까지 파악하는 수준으로 진화했다. 항체항원 상호작용, 유전물질인 RNA와 DNA, 이온 등 다른 분자와 단백질 사이의 상호작용도 예측할 수 있다. 단백질을 넘어 광범위한 생체분자 유형에 대해 결합구조를 알아낼 수 있게 된 것이다.

2025년에는 암 환자의 얼굴사진을 분석해 생물학적 나이(biological age)를 추정하고, 암 치료 예후까지 예측하는 인공지능시스템(FaceAge)이 개발됐다. 생물학적 나이는 쉽게 말해 건강을 반영한 나이이다. 이 시스템 분석에 의하면 암 환자는 암이 없는 사람보다 생물학적 나이가 평균 5살 많다. 생물학적 나이가 많은 사람은 단기 생존가능성이 떨어진다. 특히 나이, 성별 등 다른 요인들을 고려할 경우 생물학적 나이가 85세 이상일 때 생존율이 크게 떨어진다. 생물학적 나이가 실제 나이(chronological age)보다 많으면 암 치료 예후가 나쁘다. 언젠가는 암에 걸렸는지도 높은 확률로 분석하고 치료까지 담당할 것으로 보인다.
https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(25)00042-1/fulltext