Cosmetogenomics: AI와 유전체학이 여는 맞춤형 스킨케어의 미래

연구 개요

본 연구는 PRISMA 2020 가이드라인에 따라 cosmetogenomics 분야의 체계적 문헌고찰을 수행하였다. 2012년 1월부터 2025년 4월까지 PubMed, Scopus, Embase에서 403편을 스크리닝하여 74편(RCT 22편, 관찰연구 35편, 전문가 의견 17편)을 분석하였다. AI와 multi-omics 기술이 개인맞춤형 피부과 치료를 가능하게 하는 기전과 근거 수준을 평가하였다.

핵심 결과

• AI와 genomics는 collagen 분해, 산화 스트레스, 염증과 관련된 SNP(단일염기다형성)를 식별하여 스킨케어 개인화를 향상시킨다
• AI 플랫폼은 imaging, 생활습관 데이터, digital twin을 통합하여 국소 제제부터 laser 및 injection 치료까지 최적화한다
• 74편 중 22편이 Level I 근거(RCT)였으나, 대부분 탐색적 연구였고 지역적 다양성과 어두운 피부 광형(phototype) 대표성이 부족하였다
• 결과 측정의 이질성으로 meta-analysis는 수행하지 않았으나, 향후 수분, 탄력, 색소침착 지표에서 정량적 통합이 가능할 것으로 보인다

임상적 의의

AI 기반 cosmetogenomics는 피부과학을 예측 가능하고 개인맞춤화된 시대로 진입시키고 있다. 그러나 임상 적용을 위해서는 더 강력한 검증, 유전적 차별 위험·데이터 소유권·국가 간 데이터 전송을 포함한 윤리적 안전장치, 그리고 규제 감독이 필요하다. 연구 집단의 다양성 확대와 투명한 방법론 개선이 광범위한 임상 통합의 전제조건이다.

원문 출처

PubMed 41293572