Hearing age gap as a marker of auditory ageing and its association with mortality: a nationally representative cohort study
이 국가 대표 코호트 연구는 청력 손실의 전반적인 중증도가 아닌 주파수별 구성을 포착하는 머신러닝 유도형 '청력 연령 격차'가 기존의 청력 검사 수치들을 넘어 사망 위험의 독립적인 예측 인자로 기능한다는 점을 입증한다.
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인류 역사의 대부분 동안, 나이가 든다는 것은 감각이 서서히 퇴화하는 것을 받아들이는 것을 의미했습니다. 특히 청력 손실은 누구나 결국 겪게 되는, 세상의 볼륨이 점진적으로 둔해지는 단순하고 피할 수 없는 마모 현상으로 여겨졌습니다. 의사들은 환자에게 다양한 음조의 소리를 반복하게 하여 평균 점수를 계산함으로써 이러한 저하를 측정했습니다. 이 평균값은 청력이 얼마나 손실되었는지를 알려주었지만, 각 개인마다 청력이 퇴화하는 고유한 형태를 무시한 채, 손실을 평면적이고 균일한 하락으로 취급했습니다. 한편, 우리 몸이 단 하나의 균일한 속도로 늙지 않는다는 사실을 깨닫기 시작한 새로운 과학 분야가 등장했습니다. 사람의 피부가 실제 출생 연도보다 더 늙어 보이거나 젊어 보일 수 있듯이, 서로 다른 장기는 서로 다른 속도로 노화할 수 있습니다. 과학자들은 특정 장기가 사람의 달력상 연령에 비해 얼마나 "늙어" 보이는지를 측정함으로써, 건강 위험과 심지어 사망 가능성까지 예측할 수 있다는 것을 발견했습니다.
새로운 연구는 이 개념을 귀에 적용했습니다. 연구자들은 사람의 귀에서 나타나는 구체적인 청력 손실 패턴이, 단순한 평균 점수가 보여줄 수 없는 신체의 전반적인 건강 상태를 드러낼 수 있는지 알고 싶어 했습니다. 그들은 다음과 같은 명쾌한 질문을 던졌습니다. 만약 당신이 한 사람의 청력 검사 결과를 보고 그 사람의 청각 시스템이 느끼는 나이를 추정할 수 있다면, 그 추정치와 실제 연령 사이의 차이가 그 사람의 수명에 대해 무엇인가를 말해줄 수 있을까? 이를 알아내기 위해, 그들은 거의 20년에 걸쳐 수천 명의 성인을 대상으로 한 미국의 방대한 건강 기록 데이터베이스를 활용했습니다. 그들은 단순히 사람들이 얼마나 많은 청력을 잃었는지만을 본 것이 아니라, 다양한 소리 주파수에 따른 손실의 구체적인 형태를 살펴보았습니다. 데이터의 패턴을 인식하도록 훈련된 컴퓨터 프로그램을 사용하여, 그들은 전통적인 평균을 넘어서는 새로운 방식의 청력 측정법을 만들어냈습니다.
연구진은 먼저 2001년에서 2018년 사이에 진행된 대규모 국가 건강 조사에 참여한 13,000명 이상의 성인으로부터 얻은 청력 검사 결과를 수집했습니다. 각 개인에 대해, 낮은 저음부터 높은 고음까지 14가지의 서로 다른 소리 주파수에서의 청력 역치 데이터를 확보했습니다. 이 상세한 정보를 패턴을 학습하는 일종의 컴퓨터 알고리즘인 머신러닝 모델에 입력했습니다. 목표는 간단했습니다. 컴퓨터에게 오직 청력 검사의 형태만을 바탕으로 사람의 실제 연령을 추측하도록 가르치는 것이었습니다. 컴퓨터는 사람들이 나이가 들면서, 특히 고음역대의 소리에 대한 민감도를 먼저 잃는다는 매우 특정한 청력 검사의 특징(signature)을 학습했습니다. 일단 컴퓨터 훈련이 완료되면, 이제 새로운 사람의 청력 검사를 보고 그 사람의 "청각 연령"을 예측할 수 있게 되었습니다.
핵심적인 발견은 연구진이 예측된 청각 연령을 실제 연령과 비교했을 때 나타났습니다. 그들은 두 숫자 사이의 격차를 계산했습니다. 만약 청각 연령이 실제 연령보다 높다면, 이는 그 사람의 귀가 있어야 할 모습보다 더 늙어 보인다는 것을 의미했습니다. 반대로 낮다면, 귀가 더 젊어 보인다는 뜻이었습니다. 연구팀은 이 수천 명의 사람들을 일정 기간 추적하며 누가 사망했는지를 관찰했습니다. 결과는 놀라웠습니다. 흡연, 당뇨병, 고혈혈압, 소음 노출과 같은 요인들을 고려한 후에도, 청각 연령의 격차가 1년씩 커질 때마다 사망 위험이 증가한다는 것을 발견했습니다. 이 관계는 실제 청력 손실이 얼마나 심한지와는 상관없이 유효했습니다. 어떤 사람은 평균 청력 점수는 완벽하게 정상일지라도 여전히 큰 격차를 가질 수 있었으며, 그 격차는 여전히 높은 사망 위험을 예측했습니다.
이 발견은 청력 손실에 대한 기존의 사고방식에 도전합니다. 수십 년 동안 의사들은 전체적인 청력 손실의 양을 나타내는 단일 숫자인 순음 평균(pure-tone average)에 집중해 왔습니다. 이 연구는 그 평균값이 충분하지 않다고 시사합니다. 그것은 손실의 심각성은 포착하지만, 구성, 즉 청력 곡선의 구체적인 형태는 놓칩니다. 컴퓨터 모델은 사람들이 나이가 들면서 가장 중요한 단서가 고주파수, 특히 가청 범위의 맨 끝부분에 있는 소리들에 있다는 것을 학습했습니다. 이 고주파수들은 내이가 노화함에 따라 가장 먼저 사라지는 것들인데, 이 손실의 패턴은 사람의 생물학적 시스템이 얼마나 빨리 노화하는지에 대한 독특한 흔적을 담고 있는 듯합니다. 청각 연령과 실제 연령 사이의 격차는 평균 청력 점수와 거의 관련이 없었는데, 이는 똑같은 양의 청력 손실을 가진 두 사람이라도 매우 다른 청각 연령과 매우 다른 건강 위험을 가질 수 있음을 의미합니다.
연구진은 이 방식이 미국 데이터의 우연한 결과가 아님을 확인하기 위해, 병원을 방문하여 청력 검사를 받은 중국의 약 2,400명 성인으로 구성된 별도의 집단에서 실험을 진행했습니다. 그들은 한 번도 본 적 없는 이 환자들의 청력 데이터에 동일한 컴퓨터 모델을 적용했습니다. 모델은 유사한 정확도로 연령을 예측하며 잘 작동했습니다. 이 집단에서도 청각 연령과 실제 연령 사이의 격차가 클수록 사망 위험이 높아지는 결과가 나타났습니다. 다만, 이미 청력 문제를 겪고 있어 병원을 찾은 이 환자 집단에서는 평균 청력 점수를 함께 고려했을 때 두 척도의 중첩이 더 많이 나타나 연결 고리가 약간 약해졌습니다. 이는 임상 환경에서는 두 척도가 더 많이 겹칠 수 있음을 시사합니다. 하지만 일반 인구 집단에서는 청각 연령의 격차가 표준적인 평균값이 제공할 수 없는 고유한 정보를 제공했습니다.
또한 연구는 이 청각 연령 격차가 신체 전반에서 일어나는 일반적인 노화의 반영인지도 살펴보았습니다. 연구진은 염증이나 혈당과 같은 지표를 통해 사람의 몸이 얼마나 늙었는지를 추적하는 혈액 검사 기반의 생물학적 연령 측정치와 비교했습니다. 두 측정치는 매우 약하게 연결되어 있었으며, 정보의 공유율은 1% 미만이었습니다. 이는 귀가 신체의 나머지 부분과는 독립적으로 자신만의 특정한 방식으로 노화하고 있음을 나타냅니다. 귀는 단순히 일반적인 노화의 수동적인 희생자가 아닙니다. 귀는 특정 유형의 생물학적 마모와 손상을 보여주는 뚜렷한 창(window) 역할을 하는 것으로 보입니다. 연구진은 귀가 소음, 약물, 유전적 요인 등 평생에 걸친 노출의 누적된 기록이며, 청력 손실의 형태가 단순한 평균으로는 알 수 없는 이러한 역사를 반영한다고 언급했습니다.
이 연구가 청력 손실을 교정하는 것이 노화를 멈추거나 죽음을 예방한다는 것을 증명하는 것은 아니지만, 위험을 이해하는 데 강력한 새로운 도구를 제공합니다. 청각 연령 격차는 이미 정기적인 청력 검사 중에 수집되는 데이터를 사용하기 때문에 계산 비용이 저렴합니다. 새로운 장비나 추가적인 시간이 필요하지 않습니다. 의사들에게 이는 표준 청력 검사가 두 가지 역할을 수행할 수 있음을 의미합니다. 즉, 청력 손실을 진단하는 동시에 환자가 다른 심각한 건강 문제에 처할 위험이 높은지를 알려주는 역할을 할 수 있습니다. 연구진은 큰 격차가 환자의 심혈관 건강, 쇠약함(frailty), 또는 보청기 필요성에 대한 검토를 촉발할 수 있다고 제안합니다. 청력 손실이 점점 흔해지는 세상에서, 이 접근법은 일상적인 검진을 잠재적인 조기 경보 시스템으로 바꾸어 놓으며, 한 번에 하나의 소리를 통해 사람이 얼마나 빨리 늙어가고 있는지에 대한 숨겨진 이야기를 밝혀줍니다.
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