맥갤러리:Macgallery 
딥러닝 기반 후성유전 시계 DeepStrataAge가 npj Aging(Nature)에 발표됐다. 29,167개 DNA 메틸화 샘플로 훈련한 이 모델은 생물학적 나이 예측 오차가 1.89년으로, 기존 후성유전 시계들을 능가한다. DNA에 붙는 화학적 표지인 메틸화 패턴을 분석해 실제 나이가 아닌 생물학적 나이를 측정하는 원리다.
가장 주목할 발견은 남녀 간 노화 패턴의 차이다. DeepStrataAge는 생애 단계별로 남성과 여성의 노화가 다른 속도와 패턴으로 진행되는 “파동형 역학(wave-like dynamics)“을 최초로 포착했다. 또한 SHAP이라는 해석 기법으로 AI의 추론 과정을 투명하게 보여줄 수 있어, 노화 방지 약물의 효과를 검증하는 데 특히 유용하다.
후성유전 시계는 롱제비티 산업의 핵심 측정 도구다. 성별에 따라 노화 패턴이 다르다는 발견은 향후 노화 방지 치료가 맞춤형으로 설계돼야 할 수 있다는 것을 시사한다.