식이·임상·부작용·유전체를 통합한 항암 부작용 예측 AI : 코호트 기반 정밀영양 알고리즘의 진화
정밀영양 (Precision Nutrition)
항암 부작용 예측 AI
다중데이터 통합 분석
디지털 헬스케어 / CDSS
개인맞춤 건강관리
기술 개요
기술 상세
사업화 기회
협업 방식
특허/데이터
"항암 부작용 예측을 넘어, 유전체까지 반영한 초개인화 정밀영양 플랫폼으로 진화합니다."
기술 핵심 개요
항암 부작용 완화를 위한 다차원 데이터 융합 맞춤형 영양/식이 솔루션
- 국내 최초 항암 부작용-식이 상관성 빅데이터 구축 (660명 이상의 다중 오믹스 데이터 확보) - 교란변수를 통제한 고도화된 CLMM 분석 모델 (암종, 치료법, 성별 등 영향요인을 제거한 순수 식이-부작용 상관관계 도출) - 유전체 기반 다유전자 위험점수(PRS) 연동 (개인별 부작용 민감도 정밀 예측) - 환자 자가증상보고(PRO-CTCAE) 연동형 mHealth 인터페이스 (임상 현장 적용 가능 구조)
연구원 소개
본 내용은 연구자가 직접 작성한 내용입니다.
한국식품연구원 식품기능연구본부 정밀식이연구단 최효경 연구원
"질병은 이제 단순한 치료를 넘어 조절과 관리의 대상입니다. 개별적으로 존재하던 임상, 영양, 유전체 데이터를 통합한 본 알고리즘은, 항암 환자는 물론 건강인 시장까지 확장 가능한 '개인 맞춤형 식이추천 플랫폼'의 강력한 코어가 될 것입니다."
기술 차별성
1. 데이터 통합 및 연계 수준
기존 기술의 한계
기존 식이 추천 서비스는 일반적인 항암 환자의 부작용을 사후적으로 관리하는 것에 그쳐, 환자 개인의 항암 부작용을 사전에 관리하는 데 한계가 있음
본 기술의 차별점
- 다차원 데이터 통합: 임상, 식이, 부작용, 유전체 데이터를 하나로 묶어 통합 분석 가능한 구조를 축적 - 부작용 사전 예측형 모델: 항암 부작용을 사전에 예측하고 치료 단계와 연계하여 식이 기반의 부작용 조절
2. 고도화된 통계 분석 모델 (Advanced CLMM Engine)
기존 기술의 한계
단순 상관분석은 환자의 연령, 성별, 암종, 치료 방법 등 다양한 변수의 영향을 충분히 반영하지 못해, 식이와 부작용 간 관계를 정확히 해석하기 어려움
본 기술의 차별점
- 순수 식이-부작용 연관성 추출: 약물, 성별, 치료법 등의 영향을 배제하고, 특정 식품군 섭취가 부작용 발생 위험에 미치는 순수 기여도를 정밀하게 산출
3. 유전체 기반의 초개인화 예측 (Genomic-informed Prediction)
기존 기술의 한계
동일 식품 섭취 시 개인별로 상이하게 나타나는 부작용 반응(유전적 요인)에 대한 설명 어려움
본 기술의 차별점
개인 맞춤형 모델: SNP 데이터 및 다유전자 위험점수(PRS) 적용을 통해 유전적 민감도 반영
기술 구조
단계
핵심 내용
데이터 확보
임상데이터(EMR), 식품섭취빈도 설문조사(FFQ), 환자 자가증상보고(PRO-CTCAE), 유전정보(SNP) 등 개별데이터 통합 및 범주화
데이터 처리
데이터 정리, 범주화 및 표준화, 분석 가능한 구조로 재구성
상관성 분석
교란 변수 영향 조정 및 식이-부작용 상관관계 분석
위험도 산출
OR(Odds Ratio) 기반 식품군 섭취에 따른 부작용 위험도 분석 및 프로그램
기술 문의
한국식품연구원 기술지원사업화센터
E-mail tlo@kfri.re.kr
특허법인 다나 서유진 선임
Tel 042-719-8213 E-mail newjin@danapat.com
자주 묻는 질문
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[일시]
4/16(목) 13:15 ~ 17:40
[장소]
코엑스 | 서울 강남구 영동대로 513(삼성동)
컨퍼런스룸 (남) 301호 (설명회)
304-305호 (파트너링룸)
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