大阪公立大学大学院の光山容仁大学院生（博士課程2年）らの研究グループは、胸部レントゲン画像から体内年齢を推定するAIモデルを開発し、推定年齢から実際の年齢を引いた年齢差とさまざまな疾患の関係を実証した。
加齢による変化は複雑なため、老化の理解のためにさまざまな加齢のバイオマーカーが提唱されている。これまで胸部レントゲン画像を用いてAIで年齢を推定する報告はあったが、複数施設から収集した健常者の胸部レントゲン画像を基にした AIモデルの開発は行われていなかった。
そこで研究グループは、年齢推定を行うAIモデルの開発と訓練を行い、外部テストには、3施設から収集した 67,099枚、36,051人の健常者（既往歴のある人は除外）の胸部レントゲン画像を利用した。その結果、AIモデルは非常に高い推定精度（相関係数は0.95で、通常0.9で非常に強い相関とされる）を示した。またAIが年齢推定する際の可視化画像より、下肺野や大動脈弓に加齢を判定する判断根拠がある可能性を示唆した。
さらに、本AIモデルを、別の 2 施設から収集した有疾患者34,197人の胸部レントゲン画像を用いて、疾患と年齢差をオッズ比により分析。推定年齢が実年齢より高いほど、高血圧や高尿酸血症、慢性閉塞性肺疾患、間質性肺炎といった慢性疾患の罹患と正の相関関係があることを明らかにした。
今回の研究は、胸部レントゲン画像に表現される年齢が、生物学的年齢よりも健康情報を正確に反映する可能性を示唆している。今後、慢性疾患の重症化推定、余命の予測、悪性腫瘍の予後の層別化、手術合併症の予測などを行うAIバイオマーカーの開発を進めるとしている。
