“어디가 먼저 늙는 뇌”는 유전자에 새겨져 있는가? 국부 뇌 연령의 설계도

1）“뇌 연령”의 약점은 "평균 점수"가 되어버린다는 것

「뇌 연령（Brain Age）」은 MRI에서 “겉보기 연령”을 추정하고, 실제 연령과의 차이（갭）로 노화의 진행 정도를 측정하는 발상이다. 편리한 한편, 종래의 많은 것은뇌 전체를 하나의 숫자로 요약해버린다. 그러나 현실의 뇌는 전두엽・측두엽・대상회 등,장소마다 노화의 속도도 부서지기 쉬운 정도도 다르다.

그래서 이번 연구가 제시한 것이, **국부 뇌 연령（Local Brain Age：LBA）**이라는 개념이다. 뇌를 “지도”로 간주하고, "어디가, 얼마나 나이가 들었는가"를 영역별로 읽는다. 스프링거 링크

2）연구의 골격: AI로 “국부 뇌 연령”을 만들고, GWAS로 유전 요인을 찾는다

연구팀（Kim 등）は、UK Biobank의인지적으로 정상인 성인 41,708명의 T1 강조 MRI를 심층 학습 모델에 적용하여, 보셀／영역별 LBA를 추정했다. 또한, 추정한 뇌 연령에서 실제 연령（CA）을 뺀 **국부 뇌 연령 갭（LBAG）**을 만들어, 이를 표현형으로 GWAS（전 유전체 관련 분석）를 실시했다. 스프링거 링크

분석은, LBA 추정을148개의 뇌 영역에 대응시킨 후,662,971SNP와의 관련을 검정하여, 최종적으로적어도 1영역의 LBAG와 유의하게 관련된 1,212SNP를 동정하고 있다. 스프링거 링크

여기서 중요한 것은, "뇌의 국부 노화"가단일 유전자의 당락이 아니라, 미세 효과가 쌓여서 **다유전자（polygenic）**로 나타났다는 점이다. 스프링거 링크

3）“어디가 나이가 들기 쉬운가”는 상당히 편향되어 있었다

논문 중에서는, LBAG와 관련된 변이가 피질 전체에 널리 분포하면서도, 영역에 따라 “히트 수”에 차이가 있다는 것이 언급된다. 예를 들어 왼쪽 반구에서는 방중심소엽／방중심구에서 관련 SNP가 많고, 오른쪽 반구에서도 방중심소엽／방중심구가 많은 한편, 오른쪽 후두극은 적다는 식이다. 스프링거 링크

이 "편향"은, 장래에 “질병의 지도”와 겹쳤을 때 효과를 발휘한다. 연구자는, LBA 관련 변이가디폴트 모드, 변연계, 운동 네트워크등에 공간적 클러스터를 만들고,알츠하이머병（AD）나 전두측두형 치매（FTD）에서 보이는 영역 취약성과 병행할가능성을 시사하고 있다. 스프링거 링크

4）주목 유전자: KCNK2와 NUAK1은 “효과가 반대”였다

개개의 SNP까지 들어가면, 예를 들어 **KCNK2 근처의 두 개의 SNP（rs864736、rs59084003）**는, 서로 독립적인 신호로 취급되어, 대상회〜두정피질 등으로 널리 관련이 미치고, 그리고 참조 대립유전자가 증가할수록 LBAG가 올라간다（＝“노화 방향”으로 기운다）고 기술되어 있다. 스프링거 링크

한편으로, 연구는 「NUAK1을 포함한 한 그룹이 보호적（부의 LBAG）으로 작용한다」는 정리도 제시한다. NUAK1에 더해, LPAR1, ROCK1 등이 같은 “그룹”에 들어가, 전부〜중부 대상회, 도피질, 방변연피질에 넓은 부의 β（노화 갭을 낮추는 방향）가 두드러진다고 한다. 스프링거 링크

5）최대의 읽을거리: SNP를 “3개의 루트”로 묶었다

이번 논문이 "SNS에서 주목받기 쉬운" 포인트는, 단순히 “1,212개를 발견했습니다”로 끝나지 않고,SNP별 효과（어떤 영역에 관련되는가의 패턴）를 차원 축소하여, 3개의 클러스터로 묶은점이다. 스프링거 링크

논문의 논의 파트에서는, 대략 다음과 같이 정리되어 있다. 스프링거 링크

• A：형태 형성・발생＋대사（morphogenetic / metabolic）계
  디폴트 모드의 허브에 영향을 미치기 쉬운 “노화 루트”.

• B：세포 골격＋신호（cytoskeletal / signaling）계
  NUAK1이나 ROCK1 등을 포함하여, 변연〜방변연에서의 “레질리언스（내성）”에 관여할 가능성.

• C：면역＋에피게놈（immuno-epigenetic）계
  히스톤 관련이나 면역 신호 관련이 모여, 전두도〜페리실비안 주변에 국재화되기 쉽다.

이 "3루트 가설"이 제시하는 것은, 뇌 노화를 “무작위적인 위축”이 아니라,발달기부터 준비되어, 대사나 면역 상태와 얽히면서 진행되는, 부분적으로 예측 가능한 궤도로다시 보는 시점이다. 스프링거 링크

6）국부 뇌 연령은 “DNA→뇌→질병”을 연결하는 중간 지표가 될 수 있는가

연구팀은 LBA를, 단순한 "해부학의 묘사"가 아니라, **DNA와 질병 사이에 놓일 수 있는 “유전적으로 정보화된 중간 표현형”**으로 강조한다. 스프링거 링크

예를 들어 논문 중에서는, LBA에 기반한 폴리제닉 스코어가, 증상의 훨씬 전부터AD에 대한 취약성／레질리언스 평가에 도움이 될 가능성에 대해 언급하고 있다. 스프링거 링크

다만, 여기는 오해가 생기기 쉽다. **“이 SNP가 있으면 치매가 된다”**라는 이야기가 아니다. GWAS의 많은 것은, 미세 효과의 합산으로 겨우 보이는 세계로, 개인 예측은 신중하게 다룰 필요가 있다.

7）한계도 명확히 쓰여 있다: 다음에 필요한 것은 "다집단×종단"

논문은 한계도 명확하다. 주요 참가자가유럽계 중심이기 때문에, 다조상 집단에서의 검증이 필요하다고 언급한다. 스프링거 링크
또한, 설계는횡단 연구이므로, LBA가 시간에 따라 어떻게 변하는지, 동정한 SNP가 장래 변화의 예측 인자인지, 아니면 안정된 형태 특성을 반영하는지 여부는,종단 데이터로의 검증이 필요하다. 스프링거 링크

SNS의 반응（확인할 수 있는 범위＋해석）

①「확산은 아직 시작되지 않았다」가 1차 정보로 말할 수 있다

Springer의 메트릭스에서는, 이 논문은Accesses 13、Altmetric 0、Mentions 0、Citations 0（최종 업데이트: 2025-12-13 UTC）라고 표시되어 있다. 즉 적어도, Altmetric이 포착하는 범위의 SNS・뉴스에서의 언급은, 현시점에서는 관측되지 않았다. 스프링거 링크

②연구자 커뮤니티 측의 “온도감”은 다른 경로로 보인다

논문에 대한 직접적인 언급은 아닐 수 있지만, 저자 Andrei Irimia씨의 LinkedIn 게시물에서는, OHBM 2025의 포스터 하이라이트로서 「local brain age measures help to identify persons at significantly higher risk for Alzheimer’s disease」라는 취지가 언급되어 있다. 국부 뇌 연령이 "리스크 층별화에 도움이 될 수 있다"는 연구자 측의 관심이 읽힌다. LinkedIn

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