유전체-대사체-식이 통합 분석 기반 AI 질환 예측 및 개인 맞춤 정밀영양 기술
AI 기반 정밀헬스케어
개인맞춤 영양
NutriOmics 데이터 분석
질환 예측·관리 솔루션
디지털 헬스케어 플랫폼
기술 개요
기술 상세
사업화 기회
협업 방식
특허/데이터
"질환 분석을 넘어, NutriOmics 기반 초개인화 정밀영양 플랫폼으로 진화합니다"
기술 핵심 개요
만성질환 예방 및 질환 전 단계 관리를 위한 다차원 NutriOmics 기반 맞춤형 식이 추천 솔루션
- 국내 기반 640명 규모의 다중 오믹스 추적 코호트 DB 확보 - 유전체, 대사체, 단백체, 장내미생물, FFQ를 통합한 고정밀 NutriOmics 분석 구조 - 당뇨병 예측 및 추천 식이를 동시에 도출하는 AI 알고리즘 확보 - 후성유전체-식이 연관성 분석 및 유전체 기반 특이 식품 추천 가능
연구원 소개
본 내용은 연구자가 직접 작성한 내용입니다.
한국식품연구원 식품기능연구본부 정밀식이연구단 박재호 연구원
"건강관리는 이제 단순한 식단 추천을 넘어, 개인의 유전체와 대사체, 장내미생물, 식이 패턴을 함께 읽어내는 방향으로 가야 합니다. 본 기술은 오믹스와 식이, 질환 변화를 장기 추적해 축적한 NutriOmics 기반 자산으로, 당뇨병 예측과 맞춤형 식이 추천은 물론 건강관리 앱, 검진 연계 서비스, 기능성 식품 개발까지 확장 가능한 정밀영양 플랫폼의 강력한 코어가 될 것입니다"
기술 차별성
1. 데이터의 포괄성 및 연계성 (Multi-Layered Data Integration)
기존 기술의 한계
대부분의 식이 추천 서비스는 환자의 설문 데이터(FFQ)에만 의존하거나, 병원의 임상 데이터(EMR)와 단절되어 있어 실제 치료 과정과의 정합성이 떨어짐
본 기술의 차별점
유전체, 대사체, 단백체, 장내미생물, FFQ 식이정보를 단일 코호트 구조 안에서 통합 분석하여, 개인별 질환 위험과 식이 반응을 동시에 해석할 수 있음
2. 추적 데이터 기반 예측 정밀도 (Longitudinal Predictive Precision)
기존 기술의 한계
기존 데이터는 대부분 횡단 분석 중심이라, 지속적 식이 변화와 질환 전이 과정을 반영한 장기 예측에 한계가 있음
본 기술의 차별점
640명 규모 DB를 현재 3차까지 추적 완료했고 4~5차를 진행 중이며, 질환 상태 변화에 따른 식이 섭취량과 질환 전이 구간까지 반영 가능한 종단 데이터 구조를 갖춤
예측에서 서비스까지의 연결성 (Prediction-to-Service Continuity)
기존 기술의 한계
많은 헬스케어 AI가 위험도 예측이나 리포트 제공에 머물고, 실제 식이 추천 및 앱 서비스와의 연결성이 약함
본 기술의 차별점
당뇨병 예측 및 추천 식이, 유전체 기반 예측 알고리즘, 식이이미지 분석 앱, AI 추천 플랫폼 구축까지 포함하여 데이터-알고리즘-서비스가 하나의 흐름으로 설계되어 있음
기술 구조
단계
핵심 내용
다중 데이터 수집
만성질환/비질환 코호트 기반 FFQ 식이정보, 유전체, 대사체, 단백체, 장내미생물 유전체·대사체, 혈액지표 연동
데이터 처리 및 분석
식이-유전체 분석, 식품성분-SNP 분석, 단백체-혈액지표-질환 상관성 분석, 후성유전체-식이 연관성 분석 수행
알고리즘 위험도 산출
뇨병 예측(f1>0.83, AUC>0.92) 및 추천 식이 도출, 유전체 기반 당뇨병 예측 알고리즘 및 오믹스 기반 특이 식이 적용
플랫폼 서비스 연계
식이이미지 분석 앱, AI 추천 플랫폼, 개인 맞춤형 식이 리포트, 진료-영양 처방 연계 서비스 구현
기술 문의 (필요시)
한국심품연구원 기술지원사업화센터
E-mail tlo@kfri.re.kr
특허법인 다나 서유진 선임
Tel 042-719-8213 E-mail newjin@danapat.com
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일시: 4/16(목) 13:15 ~ 17:40
장소: 코엑스 컨퍼런스룸 (남) 301호 (설명회)
304-305호 (파트너링룸)
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