マサチューセッツ総合病院（マサチューセッツ・ブリストル・ブリストル・ブリッグラム）のチームは、顔写真から生物学的年齢を推定する AI ツール「FaceAge」に関する新たな研究結果を発表しました。この研究では、治療中の複数回の顔写真を用いて「顔老化速度（FAR）」を算出することで、がん患者の治療予後を予測できる可能性が示されました。研究は『ネイチャー・コミュニケーションズ』に掲載され、非侵襲的かつ費用対効果の高いバイオマーカーとしての活用が期待されています。 研究では、2012 年から 2023 年の間にブリストル病院で放射線治療を受けたがん患者 2,279 人の顔写真を分析しました。患者の基準年齢に対する顔年齢の乖離を示す「顔年齢偏差（FAD）」に加え、治療経過中の顔年齢の変化率である FAR を計算しました。その結果、FAR が高い、つまり顔の老化が実際の加齢よりも著しく速いケースほど、生存確率が低いことが明らかになりました。特に、患者の顔の老化速度は実際の加齢速度を平均 40％上回っており、FAR が高いことはがん患者の予後不良と強く相関していました。また、FAD と FAR の両方が高い患者ほど生存率が低く、FAR は単一の測定値である FAD に比べて、より長い期間にわたる予後予測の安定した指標となり得ることが示唆されました。 研究の共同責任者であるレイモンド・マク医師は、定期的な顔写真から得られる FAR は、患者の健康状態をほぼリアルタイムで追跡することを可能にし、個別化された治療計画の策定や患者へのカウンセリング、フォローアップの頻度と強度の決定に役立つと述べています。これまでに発表された他の研究でも、治療を受けたがん患者の 65% が実際年齢より 5 歳以上老けて見えるという結果が出ており、特に 10 歳以上老けて見える人々は生存率が低い傾向にあることが確認されています。 現在、同チームは研究の拡張に向けて進んでおり、一般の人々がウェブポータルから自分の顔写真を提出して FaceAge を評価し、研究に参加できる仕組みを構築しています。今後は多様な人種や疾患に対する FaceAge と FAR の有効性を評価する研究が継続され、がん以外の慢性疾患や健康な個人の予後予測にも応用できるかどうかが検討される予定です。この技術は、従来の医療検査とは異なり、既存の臨床ワークフローに組み込むだけで実施可能な新たな診断支援ツールとして注目されています。