주식회사 엘베이스를 위한 기술 제안
LB217 병용 개발에 한국인 환자 부작용 근거를 더하는 항암 환자 660명 자가보고 부작용·유전형 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.
엘베이스
가 이 기술을 주목해야 하는 이유
1
LB217 병용 개발: 환자 보고 부작용 관찰 항목 설계
기존 문제
LB217은 기존 항암제와의 병용 가능성을 검토하며 내성 대응을 노리지만, 전임상 자료만으로는 기존 치료 중인 환자가 이미 겪는 부작용 부담의 기준선을 알기 어렵습니다. 병용 임상에서 무엇을 관찰할지 정할 한국인 환자 보고 근거도 따로 쌓아야 합니다.
적용 방식
표적치료를 포함한 치료법별 PRO-CTCAE 20개 항목 자가보고 데이터를 병용 임상 계획의 환자 보고 지표 선정과 기준값 설정에 참조해, 병용으로 늘어나는 부작용을 기존 치료 대비로 설명할 수 있게 합니다. 식별정보 제거 가공 데이터로 데이터 이용 계약부터 시작합니다.
2
반응자 특성화 연구: 부작용 민감 유전형 축 추가
기존 문제
CAGE 발현 수준으로 치료 반응자를 구분하는 특성화 방법은 약효 쪽 환자 선별을 돕지만, 누가 부작용에 더 민감한지는 따로 다루기 어렵습니다. 임상 진입과 공동개발 협의 전에 효능과 안전성을 함께 설명할 한국인 유전형 근거도 부족한 상태입니다.
적용 방식
SNP 572명의 유전형과 치료 중 자가보고 부작용이 한 사람 단위로 연결된 데이터로 유전형 위험점수(PRS) 기반 부작용 민감도 분석을 공동연구로 설계하고, 결과를 반응자 특성화 자료와 묶어 효능·안전성 두 축 환자 분류에 씁니다. 분석 범위는 상담에서 협의합니다.
도입 효과
기술·성능 개선
LB217 임상 준비 자료에 환자 보고 부작용·유전형 분석 축 추가
PRO-CTCAE 20항목 분포로 병용 임상 환자 보고 지표 후보 선정
SNP 572명 연계 PRS로 부작용 민감 유전형 후보 탐색 범위 확대
유방암 261명 분석 결과로 LB319 적응증 부작용 항목 사전 정리
B. 비즈니스·사업 개선
공동개발·국책 과제 제안에 쓸 한국인 환자 안전성 근거 확보
제약사 공동개발 제안 자료에 환자 관점 내약성 설계안 추가
국책 과제 제안서에 한국인 환자 부작용 근거 연계 계획 반영
임상 진입 전 환자 모집 없이 660명 실환자 데이터로 바로 검토
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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