주식회사 엘에스케이글로벌파마서비스를 위한 기술 제안
K2B 컨설팅과 항암 PMS에 환자 보고 근거를 더하는 항암 환자 660명 자가보고 부작용 코호트
한국식품연구원 정밀식이연구단
최효경 연구단장
기술 개요
2022년부터 항암 치료 환자 660명을 추적하며 식이(FFQ)·임상(EMR)·자가보고 부작용(PRO-CTCAE)·유전체(SNP)를 한 사람 단위로 모은 연구데이터와, 이 데이터로 어떤 식품군을 얼마나 먹으면 어떤 부작용 위험이 커지는지를 계산해 환자별 권장·주의 식품을 제시하는 부작용 예측 알고리즘입니다.
엘에스케이글로벌파마서비스
가 이 기술을 주목해야 하는 이유
1
K2B 전략 컨설팅: 항암 개발 로드맵에 내약성 근거 추가
기존 문제
K2B 컨설팅은 과학적 근거와 시장 분석을 묶어 항암 후보물질의 임상 개발 로드맵을 설계하지만, 후보물질의 차별점을 설명할 한국인 환자 보고 부작용 부담 자료가 없으면 로드맵의 안전성·지지요법 전략이 해외 문헌 중심에 머물고 고객사 설득력도 약해지기 쉽습니다.
적용 방식
5개 치료법군별 PRO-CTCAE 20개 항목 자가보고 분포를 컨설팅 보고서의 기존 치료 부담 비교 페이지에 넣고, 식품군별 위험도(OR) 205건은 지지요법·환자 관리 전략 제안의 근거로 씁니다. 식별정보 제거 가공 데이터로 데이터 이용 계약부터 시작합니다.
2
항암제 PMS·4상: 환자 보고 관찰 항목과 비교 기준
기존 문제
항암제 시판 후 조사와 4상은 실제 처방 환자의 안전성을 확인하지만, 의료진 평가 중심 기록만으로는 환자가 일상에서 겪는 부작용 부담이 잘 드러나지 않습니다. 관찰 결과를 견줄 한국인 치료법별 기준 분포도 조사마다 따로 마련하기 어렵습니다.
적용 방식
660명 코호트의 치료법군별 자가보고 부작용 분포를 PMS·4상 계획서의 환자 보고 관찰 항목 선정과 비교 기준에 참조하고, 추적조사 3차까지의 변화를 관찰 시점·주기 설계에 반영합니다. 의뢰사 과제 한 건에 먼저 적용하는 PoC로 시작합니다.
도입 효과
기술·성능 개선
항암 PMS·컨설팅 산출물에 환자 보고 부작용 기준 축 추가
PMS·4상 계획서에 PRO-CTCAE 20개 항목 기반 환자 보고 관찰 체계 반영
추적조사 3차까지의 부작용 변화로 관찰 시점·주기 설계 근거 보강
식이-부작용 연관 205건으로 컨설팅의 지지요법 전략 항목 보강
B. 비즈니스·사업 개선
항암 바이오벤처 대상 K2B 컨설팅·PMS 수주 제안 강화
항암 바이오벤처용 K2B 보고서에 한국인 내약성 비교 페이지 추가
항암제 PMS·4상 수주 제안서에 환자 보고 부작용 기준 분포 첨부
환자 모집·추적조사 없이 완성된 660명 코호트로 사전 검토 단축
C. 협업 파트너십 체결
연구데이터 사용계약부터 공동연구까지 협업 가능
연구데이터 사용계약 · 민간수탁 · 공동연구 단계별 진행
연구자와 한국식품연구원 기술지원사업화센터 직접 참여
제공·협업 범위
구분
내용
코호트 데이터
항암 환자 660명의 임상·식이·부작용·유전체
환자당 평균 2.6회 관찰한 종단 데이터
식별정보 제거·마스킹 후 제공, 유전체 원데이터 제외
분석 결과·모델
식이 독립 효과 63개 등 위험도(OR) 라이브러리
시제품 3종: 웹 알고리즘·모바일 앱·LLM 식단
특허 출원 4건·영업비밀 등록 알고리즘
연구자 협업
자사 데이터 결합·해석을 돕는 1:1 기술교류
PRS·LP 최적화 등 고도화 모델 공동연구
암종 특화 모델·CDSS 실증은 민간수탁·공동연구로
이용·협업 조건
연구데이터 사용계약·민간수탁·공동연구 중 선택
비밀유지계약 후 데이터 실사·도입 검토부터
이용 범위·비용은 한국식품연구원 기술지원사업화센터와 협의
기술 핵심정보
어떤 기술인가요?
항암 부작용 예측·식이 의사결정 지원 기술은 항암 치료 환자 660명의 임상·처방·식이·자가보고 부작용·유전체 데이터를 한 사람 단위로 묶은 종단 코호트에서 어떤 식품군이 어떤 부작용 위험을 높이거나 낮추는지 찾아내는 데이터·분석 기술입니다. 28개 암종을 7개 군, 339종 약물을 5개 치료법으로 정리하고 432명·1,131개 관찰값을 교란 요인을 통제한 모델(CLMM)로 분석해 식이 독립 효과 63개를 확인했습니다. 이를 위험도(OR)로 바꿔 웹·앱·LLM 식단 추천 시제품으로 구현했고, PRS와 선형예측인자(LP) 최적화로 개인 맞춤 식단까지 고도화하고 있습니다.
어떤 문제를 해결하나요?
1.
가이드라인에 머무는 항암 환자 식이 관리
암 환자 60~80%가 치료 중 부작용을 겪지만 식이 관리는 일반 가이드라인·경험에 기대고, 치료별 반응 차이를 반영하지 못합니다. 암종·치료법·식이 데이터로 부작용 위험을 정량화해 치료 단계부터 식이로 조절하게 합니다.
2.
교란변수에 가려지는 식이-부작용 관계
단순 상관분석은 연령·성별·암종·치료법의 영향을 걸러내지 못해 식이와 부작용의 관계를 잘못 읽기 쉽습니다. 환자당 평균 2.6회 관찰한 432명·1,131개 관찰값을 CLMM으로 분석해 식이의 독립 효과만 골라냅니다.
3.
위험도 예측에서 멈추는 식이 추천
위험도만 알려 주면 무엇을 얼마나 바꿔야 할지는 환자와 의료진의 몫으로 남습니다. 선형예측인자(LP)로 부작용 예측과 식단 최적화를 하나의 수식으로 잇고, 572명 SNP 기반 PRS로 개인별 민감도까지 반영합니다.
연구자 소개
최효경
책임연구원 · 연구단장
한국식품연구원 식품기능연구본부 정밀식이연구단
연구 분야: 암 생존자 정밀영양 재활·의사결정 지원(P-NuRECA), 항암 치료 부작용-식이-유전체 코호트(660명) 구축·분석 책임, 유전체 기반 개인맞춤 영양, 후성유전학 기반 대사질환 조절
한국식품연구원 식품기능연구본부 정밀식이연구단 단장(책임연구원)
본 내용은 연구자가 직접 작성한 내용입니다.
연구자 한마디
“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.”
진행 프로세스
STEP 1
상담 신청
신청 폼 작성
STEP 2
연구자와 미팅
데이터·기술 확인
STEP 3
조건 협의
이용 범위·비용 범위
STEP 4
계약 체결 및 협업
협업 착수
자주 묻는 질문
왜 우리 회사에 기술을 제안했나요?
문의&상담 신청 이후 절차는 어떻게 진행되나요?
문의하면 비용이 발생하나요?
이 연구자와 다양한 협업을 진행하고 싶은데 어떻게 하면 되나요?
문의
담당자
송재민
이메일
jm.song@rndcircle.io
소속
(주)디써클 기술매칭팀
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