흡연이 사람을 생물학적으로 늙게 만든다는 AI 발견

• 엔지니어는 딥 러닝 방법을 사용하여 흡연을 기반으로 생물학적 연령을 예측합니다.
• 남성 흡연자는 비흡연자에 비해 실제 연령보다 약 1.5배 더 오래되었습니다.
• 여성 흡연자는 비흡연자보다 실제 연령의 두 배나 더 많을 것으로 예측되었습니다.

흡연은 심각한 질병을 일으키고 신체의 거의 모든 기관에 해를 끼칩니다. 질병 통제 예방 센터에 따르면 미국에서 1600만 명이 넘는 사람들이 흡연으로 인한 질병을 앓고 있습니다. 전 세계적으로 매년 600만 명이 넘는 사망자가 발생합니다.

많은 연구에서 흡연과 심혈관 질환, 암 및 모든 원인으로 인한 사망률 사이에 연관성이 있음이 이미 밝혀졌습니다. 그러나 생물학적 노화 속도에 대한 흡연의 영향을 분석하기 위한 유익한 테스트는 없습니다.

이제 국제 연구팀은 세포 수 결과와 혈액 생화학을 사용하여 흡연 상태를 예측할 수 있음을 입증했습니다. 그들은 딥 러닝의 힘을 사용하여 흡연이 생물학적으로 나이가 든다는 것을 확인했습니다.

딥 러닝 기반 연령 예측 모델

담배 흡연은 건강 관리 시스템에 극도의 압력을 가하여 이환율, 사망 및 조기 노화를 유발합니다. 담배를 피우면 늙는다는 사실은 상식적으로 들리지만 지금까지 인공 지능을 사용하여 조명하고 정량화한 적이 없습니다.

이 연구에서 연구원들은 감독된 딥 러닝 방법을 기반으로 한 연령 예측 모델을 사용하여 공복 혈당 수치와 콜레스테롤 비율에 관계없이 흡연자가 비흡연자보다 노화 속도가 더 높다는 것을 발견했습니다.

참조:자연 | 도이:10.1038/s41598-018-35704-w | 레스브리지 대학교

그런 다음 이 모델을 사용하여 담배 사용으로 인한 생물학적 노화의 가속화를 결정했습니다. 방대한 데이터 세트는 기존 알고리즘으로는 효율적으로 처리할 수 없는 수많은 숫자처럼 보입니다. 이것이 연구원들이 인공 지능을 사용하여 일반적인 기본 혈액 검사에서 주요 패턴을 감지하는 이유입니다.

교육

연구원들은 149,000명의 익명의 혈액 생화학 기록에서 데이터를 조사했으며 그 중 49,000명이 흡연자였습니다. 그들은 CUDA 딥 러닝 프레임워크와 함께 NVIDIA TITAN Xp GPU를 사용하여 이러한 레코드에 대해 감독된 피드포워드 심층 신경망 세트를 훈련했습니다.

딥 러닝 연구 설계 | 연구원 제공

네트워크는 혈청 페리틴, 공복 혈청 포도당, 혈액 요소 및 헤모글로빈을 포함한 66개의 혈액 생화학 및 세포 수 마커를 관찰했습니다.

그 결과, 남성 흡연자는 비흡연자에 비해 실제 연령의 1.5배, 여성 흡연자는 비흡연자에 비해 2배 더 오래될 것으로 예측되었습니다.

결과는 전형적인 혈액 검사의 딥 러닝 분석이 흡연 상태에 대한 자가 보고의 오류가 발생하기 쉬운 기술을 보완할 수 있음을 나타냅니다. 사실, 노화에 대한 다른 요인을 평가하고 당뇨병과 같은 다른 질병에 대한 담배의 영향을 분석하기 위해 확장될 수 있습니다.

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또한 신경망을 사용하여 건강 궤적을 결정하거나 수많은 기타 노출, 유전적 위험 및 식이 요인이 노화와 건강에 영향을 미치는 정도를 측정할 수 있습니다.