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 도약합니다."
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 기술의 영역으로 도달할 것입니다."
기술 차별성
1. 데이터 통합 및 연계 수준
기존 기술의 한계
기존 정밀영양 또는 식이 추천 서비스는 식이 데이터(FFQ) 또는 일부 임상 정보 중심으로 분석되는 경우가 많아, 개인의 생물학적 반응까지 함께 해석하는 데 한계가 있음
본 기술의 차별점
유전체, 대사체, 단백체, 장내미생물, 식이정보, 건강정보 등을 단일 코호트 구조 안에서 통합 분석하여, 개인별 질환 예측 및 맞춤형 식이 추천을 동시에 수행 가능
2. 추적 데이터 기반 예측 정밀도 (Longitudinal Predictive Precision)
기존 기술의 한계
대부분의 데이터는 특정 시점만을 분석하는 구조로, 식이 변화와 질환 진행 과정을 반영한 장기 예측이 어려움
본 기술의 차별점
종단 데이터 확보: 질환 상태 변화에 따른 식이 섭취량 분석 등 추적 분석을 통해 질환 단계별 예측 및 식이 추천이 가능한 종단 분석 정보를 구축
3. 예측에서 서비스까지의 연결성 (Prediction-to-Service Continuity)
기존 기술의 한계
헬스케어 AI는 위험도 예측이나 리포트 제공에 머무르는 경우가 많고, 실제 서비스 적용까지 이어지지 않는 경우가 많음
본 기술의 차별점
서비스 연계: 다중 오믹스 분석 기반 질환 예측부터 식이 추천까지, 데이터·알고리즘·서비스를 단일 흐름으로 통합
기술 구조
단계
핵심 내용
다중 데이터 수집
만성질환/비질환 코호트 기반 FFQ 식이정보, 유전체, 대사체, 단백체, 장내미생물 유전체, 건강정보 등 데이터 수집 및 연동
데이터 분석
오믹스(Omics) 정보-질환-식이 간 상관관계 분석
알고리즘 산출
오믹스 분석을 기반으로 당뇨병 등 질환 예측 및 식품 추천 알고리즘 산출
애플리케이션 개발
식단 이미지 기반의 식이·영양 분석 앱 구현
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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[장소]
코엑스 | 서울 강남구 영동대로 513(삼성동)
컨퍼런스룸 (남) 301호 (설명회)
304-305호 (파트너링룸)
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