한국식품연구원 연구데이터
항암 부작용을 식이·유전형으로 예측하는 환자 660명 통합 코호트 데이터와 분석 모델
한국식품연구원 정밀식이연구단
최효경 연구원
기술 개요
“항암 치료 환자 660명 이상의 임상기록·식이·자가보고 부작용·유전형을 한 사람 단위로 묶은 데이터와, 암종·치료법 영향을 걸러내 식이와 부작용의 연관만 뽑아내는 분석 모델입니다.”
산업 별 활용 방안
1
AI 신약·정밀의료 기업: 효능 예측 모델에 실환자 부작용 라벨 결합
기존 문제
전사체·오믹스 기반 효능 예측 모델은 실제 환자가 치료 중 겪는 부작용 데이터를 갖기 어렵습니다. 그래서 예측 결과에 안전성 근거를 붙이지 못한 채 파트너 제약사에 제안하게 됩니다.
적용 방식
표준 등급으로 기록된 자가보고 부작용(PRO-CTCAE)과 유전형(SNP) 라벨을 자사 모델의 검증·학습 데이터로 결합해, 효능 예측 옆에 “이 조합에서 부작용이 커질 환자 특성”을 함께 제시합니다. 데이터 항목 검토 → 매핑 → 소규모 검증 순으로, 기존 파이프라인을 바꾸지 않고 결합할 수 있습니다.
2
디지털 헬스케어·환자 관리 서비스 기업: 항암 환자 식이 코칭의 근거 데이터
기존 문제
항암 환자용 식이 코칭·증상 관리 서비스는 일반 영양 가이드에 머무는 경우가 많아, 치료 중 부작용과 식이의 관계를 근거로 제시하지 못합니다.
적용 방식
암종·치료법 영향을 보정한 식품군별 부작용 위험도 결과표를 서비스의 추천 근거로 연결하고, PRO-CTCAE 연동 인터페이스 구조를 참고해 환자 자가보고 → 식이 가이드 흐름을 설계합니다. 결과표는 정리된 형태로 제공되어 자체 분석 없이도 검토를 시작할 수 있습니다.
3
메디푸드·건강기능식품 기업: 항암 환자용 제품 기획의 임상 근거
기존 문제
항암 환자용 식이 제품은 어떤 식품군이 어떤 부작용에 영향을 주는지에 대한 실환자 근거가 부족해, 제품 컨셉과 타깃 설정을 경험에 의존하게 됩니다.
적용 방식
특정 식품군 섭취와 부작용 위험의 연관(OR) 결과를 제품 기획·타깃 환자군 설정의 근거로 활용하고, 연구자 자문·공동연구로 제품 검증 설계를 이어갑니다. 건강인 대상 맞춤 식이 추천으로 확장할 때도 같은 코호트 구조를 재사용할 수 있습니다.
도입 효과
기술·성능 개선
실환자 부작용 근거 확보
식이·자가보고 부작용·유전형을 한 사람 단위로 결합
효능·독성 예측에 부작용 위험 축 추가
유전형 기반 민감도(PRS)로 예측 정밀도 상승
B. 비즈니스·사업 개선
데이터 구축 비용·기간 절감
병원 협약·IRB·환자 모집·장기 추적 과정 생략
완성된 코호트와 검증된 분석 결과로 바로 검토
제품·제안에 실환자 근거 추가로 차별점 확보
C. 연구자와 공동협력
데이터 이전부터 공동연구까지 협업 가능
데이터 이용 계약 · PoC · 공동연구·MOU 단계별 진행
연구자와 한국식품연구원 기술지원사업화센터 직접 참여
제공·협업 범위
구분
내용
코호트 데이터
항암 치료 환자 660명 이상의 임상기록(EMR) · 식품섭취빈도(FFQ) · 자가보고 부작용(PRO-CTCAE) · 유전정보(SNP)
네 종류 데이터가 한 사람 단위로 연결된 통합 구조
가명처리 후 제공, 제공 방식은 상담에서 협의
분석 결과·모델
암종·치료법·성별 영향을 보정한 식이-부작용 연관 모델(CLMM)과 식품군별 부작용 위험도(OR) 결과표
유전형 기반 부작용 민감도 점수(PRS) 산출 로직
결과표 · 분석 코드 · 방법론 문서로 제공
연구자 협업
데이터 해석과 자사 데이터와의 결합 방식 자문
임상 부속 연구 · PoC · 공동 과제 설계에 연구자 직접 참여
이용·협업 조건
연구데이터 이용 계약 · 공동연구 · PoC · 기술지도·자문 중 선택
데이터 이용 범위와 비용은 한국식품연구원 기술지원사업화센터와 상담에서 협의
데이터 항목·결측률·암종 구성 등 상세 자료는 문의 시 제공
연구데이터 핵심정보
어떤 연구데이터인가요?
항암 부작용 예측 정밀영양 기술은 항암 치료 환자의 임상기록(EMR)·식품섭취빈도(FFQ)·자가보고 부작용(PRO-CTCAE)·유전정보(SNP)를 한 사람 단위로 통합한 코호트에서 어떤 식이가 어떤 부작용 위험을 높이거나 낮추는지 찾아내는 데이터·분석 기술입니다. 660명 이상의 코호트를 바탕으로 암종·치료법·성별 같은 교란변수를 통제한 모델(CLMM)로 식이-부작용의 순수 연관을 산출하고, 식품군별 부작용 위험도(OR)와 유전형 기반 위험점수(PRS)로 개인별 민감도까지 예측합니다.
어떤 문제를 해결하나요?
1.
부작용이 생긴 뒤에야 대응하는 식이 관리
기존 항암 환자 식이 추천은 부작용이 나타난 뒤 관리하는 데 머뭅니다. 치료 전·중 데이터로 부작용을 미리 예측해, 치료 단계와 연계한 식이 기반 조절이 가능하도록 설계합니다.
2.
교란변수에 가려지는 식이-부작용 관계
단순 상관분석은 연령·성별·암종·치료법의 영향을 걸러내지 못해 식이와 부작용의 관계를 잘못 읽기 쉽습니다. 이 영향을 배제하고 특정 식품군 섭취가 부작용 위험에 미치는 순수 기여도를 산출합니다.
3.
같은 음식에도 다른 개인별 반응
동일한 식품을 먹어도 부작용 반응은 개인마다 다릅니다. SNP 데이터와 다유전자 위험점수(PRS)를 적용해 유전적 민감도를 반영한 개인 맞춤 예측을 제공합니다.
연구자 소개
최효경
책임연구원
한국식품연구원 식품기능연구본부 정밀식이연구단
연세대학교 의과대학 생화학·분자생물학교실 박사 (BK21 의과학사업단)
한국식품연구원 영양·대사연구그룹 → 헬스케어연구단 → 정밀식이연구단 책임연구원(현)
후성유전학 기반 대사질환 조절 · 유전체 기반 개인맞춤 영양 · 암 치료 부작용과 식이·유전 요인 코호트 연구
Nature Communications 2015 제1저자 · BMJ Open 2025 항암 부작용 코호트 연구 교신저자 · Journal of Medicinal Food 편집위원
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 연구데이터를 제안했나요?
문의&상담 신청 이후 절차는 어떻게 진행되나요?
문의하면 비용이 발생하나요?
이 연구자와 다양한 협업을 진행하고 싶은데 어떻게 하면 되나요?
문의
담당자
송재민
이메일
010-7174-5496
이메일
jm.song@rndcircle.io
소속
(주)디써클 기술매칭팀
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