老化の度合いは顔に出る「本当の年齢」

年齢とは生まれてから経過した年数ですが、これとは別に生物学的な年齢という考え方があります。

個人差がある老化の度合いなどを加味した年齢であり、生物学的年齢の方が「本当の年齢」といえるのかもしれません。ただ人によっては生物学的年齢が実際の年齢から大きくかけ離れている場合もあり、生物学的年齢を特定するのは簡単ではないようです。

北京大学の研究チームが、AIを使って人の顔の3D画像を作成し生物学的年齢を割り出す「顔の老化時計」というものを開発しました。

顔を読むことによって、その人の健康を占う中国古来の「相人術」にヒントを得て、中国黒竜江省の住民約5000人に顔を撮影した3D画像を分析し、AIによって実年齢と生物学的年齢を推測する「時計」を作成しました。

この時計は目じりが下がったり、鼻が広がったり、顎がたるんだり、鼻と口の間が次第に離れていくといった時の流れに伴う顔の変化を追っています。顔の特徴の中には、体の不調と関係するものがあることが分かっており、例えば皮膚のたるみは全身性の炎症の表れとしています。

AIのモデルを作るには、最初から正解の例を用意しておく必要があります。AIはその正解データを使って、新しいデータの読み取り方を学びます。例えば今回の研究の場合、被験者の年齢をその人の顔と組み合わせることができます。

しかし問題は生物学的年齢には判断基準となるものがないことです。老化のマーカーには、テロメアが短くなっていくことや、ミトコンドリアの減少、免疫力の低下などが含まれますが、その中のどれか一つだけを老化のマーカーとして選択するのは難しいことです。

研究チームは他の人から見て何歳くらいに見えるかという「見た目年齢」を測る時計を作ろうとしました。2016年には北京に住む300人の被験者を基に開発した統計モデルによって、顔の3次元的な特徴から老化の具合を測定できることを示しています。

さらに血液サンプルを採取する際に3D画像装置で顔を撮影し、老化についてその画像から分かることと血液マーカーから分かることを比較してみました。

その後AI技術も進歩しその優れた処理能力によって、人の顔に現われる生物学的年齢を人間がどのように読み取れるかを再現させることに成功しました。

1人の観察によってAIの推測結果が左右されるのを抑えるため、5人のボランティアが別々に一人の生物学的年齢を推察し、それを「正解データ」としてAIの訓練に使いました。

その結果AIは驚くほど正確で、平均するとその推測のずれは、実年齢と見た目年齢のいずれにおいても前後3年ほどとなりました。

研究チームはこのAI診断を健康診断の項目に入れることを考えているようですが、生物学的年齢が推定できれば何か面白い対応ができるような気もします。