[더밸류뉴스=이승윤 기자]

LG생활건강(대표이사 이선주)이 인공지능(AI)과 유전체 분석 기술을 결합해 얼굴 부위별로 노화 속도의 차이를 규명하는 데 성공했다. 연령대별로 노화가 집중되는 부위를 정량적으로 제시하고, 그 원인이 되는 핵심 유전자를 밝혀냄으로써 맞춤형 스킨케어 연구의 새 전기를 열었다.

LG생활건강이 ‘피부연구학회지’ 온라인판에 연구 논문 ‘대규모 얼굴 이미지 분석 및 GWAS를 통한 얼굴 형태 노화의 유전적 구조 규명’을 게재했다. [사진=LG생활건강]

LG생활건강은 피부과학 분야 국제 학술지 ‘피부연구학회지’ 온라인판에 연구 논문 ‘대규모 얼굴 이미지 분석 및 GWAS(전장 유전체 연관성 분석 기술)를 통한 얼굴 형태 노화의 유전적 구조 규명’을 게재했다고 16일 밝혔다.

이번 논문은 비전 AI 기술을 활용해 얼굴 이미지 데이터를 기반으로 노화 과정을 정밀하게 분석한 국내 최대 규모 연구로, 피부 장수 연구 프로젝트의 핵심 성과다.

연구진은 20~60대 한국인 여성 약 1만6000명의 고해상도 얼굴 이미지를 수집해, AI 기반 ‘안면 특징점 추출 기술’로 눈·코·입·턱 등 68개 주요 부위를 분석했다. 그 결과 연령별 노화 패턴이 뚜렷하게 구분됐다. 눈가는 50세 이전부터 처짐이 가속화됐고, 입술 부위는 50세 이후 급격히 변화했다. 반면 얼굴 윤곽은 특정 시점 없이 꾸준히 변형되는 것으로 나타났다.

이 데이터를 토대로 LG생활건강은 생애주기별 스킨케어 전략을 제시했다. 30~40대는 눈가 주름 및 탄력 관리에 집중하고, 50대 이상은 입가 및 주변 피부의 탄력 유지에 초점을 맞추는 것이 효과적이라는 분석이다.

또한 연구진은 GWAS(전장 유전체 연관성 분석)를 통해 얼굴 노화에 관여하는 10개의 주요 유전자 영역을 규명했다. 이 중 ‘FOXL2’는 눈가 주름과 처짐을 조절하는 역할을, ‘FGF10’은 얼굴 탄력과 피부 구조 유지에 영향을 미치는 것으로 확인됐다. 이는 단순한 연령별 관리뿐 아니라 개인의 타고난 유전적 특성에 맞춘 맞춤형 뷰티 솔루션 개발로 이어질 수 있는 근거를 마련했다.

LG생활건강 관계자는 “AI와 유전체 분석을 접목한 이번 연구는 노화의 원인을 정밀하게 이해하고, 개인별 맞춤형 케어 시대를 앞당길 중요한 성과”라며 “향후 유전자·이미지 데이터 기반의 정밀 스킨케어 솔루션을 상용화해 글로벌 뷰티 사이언스 경쟁력을 강화할 것”이라고 말했다.

이번 연구는 LG생활건강이 기술 기반 뷰티 사이언스 기업으로 진화하고 있음을 보여주는 상징적인 사례로, 향후 피부 노화 예측과 맞춤형 제품 개발의 과학적 기반을 확립할 것으로 기대된다.

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