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AI 혈액 분석으로 흡연자 생물학적 나이 가속화 입증… 남성 1.5배, 여성 2배

딥러닝으로 14.9만 명 혈액 데이터 분석, 흡연 노화 효과 정량화

국제 연구진이 감독학습 딥신경망으로 14만 9천 명 혈액 생화학·세포 수치(흡연자 4만 9천 명 포함)를 분석해 흡연자의 생물학적 나이가 비흡연자보다 현저히 많음을 입증했습니다. 페리틴, 공복 혈당, 혈중 요소, 헤모글로빈 등 66개 마커 사용.

성별 차이 뚜렷

자가보고식 흡연 여부 조사의 오류를 보완할 수 있으며, 당뇨병 등 다른 질병에 대한 흡연 영향 분석과 유전·식이 요인의 노화 영향 측정에도 확장 가능합니다.

참조: Nature | doi:10.1038/s41598-018-35704-w | 레스브리지 대학교

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