스웨덴 카롤린스카 연구소의 연구진은 영국 바이오뱅크의 데이터를 활용하여 수면의 질의 다섯 가지 측면, 즉 시간 유형(아침형 또는 저녁형), 수면 시간, 코골이, 불면증, 과도한 주간 졸림을 조사했습니다. 초기 수면 평가 후 약 9년 뒤, 참가자들은 MRI 스캔을 받았고, 기계 학습 모델을 사용하여 뇌 나이를 추정했습니다. 뇌 스캔의 대규모 데이터 세트로 훈련된 이러한 모델은 뇌의 구조적 특징을 기반으로 개인의 나이를 예측할 수 있습니다. 예측된 뇌 나이와 개인의 실제 나이 간의 상당한 차이는 뇌 노화 가속화의 지표로 간주되었습니다.

카롤린스카 연구소의 신경역학자인 애비게일 도브는 "우리의 연구 결과는 수면 부족이 뇌 노화 가속화에 기여할 수 있다는 증거를 제공하며, 염증을 근본적인 메커니즘 중 하나로 지목합니다."라고 말했습니다. 이 연구는 수면 부족으로 인해 유발될 수 있는 만성 염증이 이러한 노화 가속화의 핵심 요인일 수 있다고 시사합니다.

수면과 치매 사이의 연관성은 이미 확립되었지만, 새로운 연구는 수면 습관 불량이 단순히 치매의 초기 증상이라기보다는 뇌 노화에 직접적으로 기여할 수 있음을 명확히 합니다. 이러한 구분은 예방 전략 개발에 매우 중요합니다.

이 연구에서 기계 학습을 사용한 것은 의료 연구에서 인공 지능의 역할이 점점 더 커지고 있음을 강조합니다. 이러한 AI 모델은 복잡한 데이터 세트를 분석하고 기존의 통계 방법으로는 놓칠 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 그러나 이러한 모델은 훈련된 데이터만큼만 유효하며, 데이터의 잠재적인 편향이 결과에 영향을 미칠 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

이러한 연구 결과는 공중 보건에 중요한 의미를 갖습니다. 규칙적인 수면 일정 유지, 편안한 취침 시간 만들기, 코골이 및 불면증과 같은 수면 장애 해결과 같은 건강한 수면 습관을 장려하면 뇌 노화를 늦추고 연령 관련 인지 기능 저하의 위험을 줄일 수 있습니다. 수면 부족이 뇌에 미치는 영향을 완전히 이해하고 수면의 질을 개선하고 뇌 건강을 보호하기 위한 표적 개입을 개발하려면 추가 연구가 필요합니다. 향후 연구는 뇌 노화의 특정 바이오마커를 식별하고 수면 개입이 인지 기능에 미치는 장기적인 영향을 추적하는 데 초점을 맞출 가능성이 높습니다.