AI 기반 다중모달 분석으로 입증한 Microneedling+지방유래줄기세포 Exosome의 모공 개선 효과

연구 개요

확대된 안면 모공은 노화에 따른 콜라겐 분해와 피지선 과활성으로 악화되는 흔한 미용 문제이나, 객관적 정량화 방법이 부족한 실정이다. 본 연구는 QuantifiCare 3D imaging, Gwyddion 표면 거칠기 분석, AI 기반 이미지 분할이라는 3가지 독립적 플랫폼을 활용하여 microneedling과 adipose-derived stem cell exosome(ASCE+) 병용 요법의 모공 개선 효과를 정량 평가하였다.

핵심 결과

• 30명 대상 3회 시술 후, QuantifiCare 모공 점수가 모든 안면 영역에서 유의하게 증가(개선)하였다(p<0.001)
• Gwyddion 분석 결과 3D 표면 거칠기(Sa, Sq 파라미터)가 유의하게 감소하여 피부 질감 개선이 확인되었다
• AI 기반 segmentation을 통해 모공 면적, 개수, 직경이 객관적으로 감소함을 입증하였다
• LifeViz Mini 시스템을 이용한 표준화된 촬영 조건 하에서 6개 안면 구역별 정량 분석을 수행하였다

임상적 의의

본 연구는 microneedling과 exosome 요법 후 모공 분석에 3D imaging, 거칠기 매핑, AI segmentation을 통합 적용한 최초의 연구로, 다중모달 접근을 통해 모공 구조와 피부 질감 개선을 객관적으로 입증하였다. 이러한 정량화 방법은 미용 피부과 영역에서 치료 효과 평가의 표준화에 기여할 수 있으며, 임상에서 exosome 기반 치료의 근거 중심 적용에 유용한 도구를 제시한다.

원문 출처

PubMed 42325492