한국식품연구원 연구데이터 기술이전 제안
항암 환자 660명의 식이·임상·부작용·유전체 통합 코호트와 식품군별 부작용 위험 예측 모델
한국식품연구원 정밀식이연구단
최효경 책임연구원
기술 개요
“항암 치료 환자 660명의 임상기록·식이·자가보고 부작용·유전형을 한 사람 단위로 연결하고, 암종·치료법 영향을 걸러낸 뒤 어떤 식품군이 어떤 부작용 위험을 높이거나 낮추는지 수치로 보여주는 데이터와 분석 모델입니다.”
산업 별 활용 방안
1
식품·메디푸드·건강기능식품 기업: 항암 환자용 제품 기획·성분 설계의 실환자 근거
기존 문제
항암 환자용 식품은 암종 구분 없이 ‘암 환자 일반’을 겨냥하고, 어떤 식품군이 어떤 부작용과 연결되는지에 대한 실환자 근거가 없어 제품 컨셉과 타깃 설정을 경험에 의존합니다.
적용 방식
24개 식품군과 19개 부작용의 연관 결과(OR)에서 타깃 암종·부작용에 ‘권장’으로 분류된 식품군을 제품 컨셉과 성분 설계의 출발점으로 삼고, 영양소 섭취량 분석 데이터로 배합 방향을 좁힙니다. 효과 표시가 아닌 기획·검증 설계의 근거로 쓰며, 제품 실증은 연구자와 공동연구로 설계합니다.
2
디지털 헬스케어·환자 관리 서비스 기업: 항암 환자 식이 코칭에 넣을 부작용 예측 로직
기존 문제
항암 환자용 식이 코칭·증상 관리 서비스는 일반 영양 가이드에 머물러, 치료 중 어떤 부작용에 취약하고 어떤 식이가 위험을 키우는지를 환자별로 제시하지 못합니다.
적용 방식
성별·연령·암종·치료법을 입력하면 식품군별 부작용 위험도를 계산하는 OR 기반 ‘권장·주의’ 분류 로직을 서비스 추천 엔진에 연결합니다. 자가보고 부작용(PRO-CTCAE) 20개 항목 체계를 입력 모듈로 쓸 수 있어, 자가보고 → 위험도 → 식이 가이드 흐름을 웹 프로토타입 기준으로 바로 검토할 수 있습니다.
3
병원·암센터·정밀의료 기업: 치료 전 부작용 위험 예측과 진료-영양 연계
기존 문제
항암제 처방과 영양 상담이 분리되어 있어, 처방 시점에 이 환자의 암종·치료법에서 어떤 식이가 부작용 위험을 높이는지 근거를 가지고 안내하기 어렵습니다.
적용 방식
암종·치료법 영향을 보정한 식이-부작용 연관 모델(CLMM)과 위험도 결과표를 진료-영양 처방 연계 CDSS의 근거 데이터로 활용하고, 유전형 기반 위험점수(PRS) 분석을 공동연구로 이어가 치료 전 부작용 민감도 예측으로 확장합니다. 원내 연동 방식은 상담에서 함께 설계합니다.
도입 효과
기술·성능 개선
식이-부작용 관계를 수치로 확보
암종·치료법·성별·연령을 보정한 식품군-부작용 연관 205개
OR 기반 위험도로 권장·주의 식품군 자동 분류
유전형 위험점수(PRS)로 개인 민감도 반영 확장 가능
B. 비즈니스·사업 개선
데이터 구축 비용·기간 절감
병원 협약·IRB·환자 모집·3차 추적조사 과정 생략
660명 코호트와 검증된 분석 결과로 바로 검토
660명 코호트와 검증된 분석 결과로 바로 검토
C. 협업 파트너십 체결
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 660명의 임상기록(EMR) · 식품섭취빈도(FFQ) · 식단기록 · 자가보고 부작용(PRO-CTCAE) · 유전정보(SNP, 572명)
한 사람 단위로 연결된 통합 구조, 추적조사 3차까지 종단 데이터
식별정보를 제거한 가공 데이터로 제공, 제공 범위·형태는 상담에서 협의
분석 결과·모델
암종·치료법·성별 영향을 보정한 식이-부작용 연관 모델(CLMM)과 식품군별 위험도(OR) 결과표 205건
‘권장·주의’ 식품군 분류 알고리즘과 웹 프로토타입 시연
유전형 위험점수(PRS) 조정 분석(진행 중) · 방법론 문서·분석 코드
연구자 협업
암종·치료법·성별 영향을 보정한 식이-부작용 연관 모델(CLMM)과 식품군별 위험도(OR) 결과표 205건
‘권장·주의’ 식품군 분류 알고리즘과 웹 프로토타입 시연
유전형 위험점수(PRS) 조정 분석(진행 중) · 방법론 문서·분석 코드
이용·협업 조건
연구데이터 이용 계약 · 공동연구 · PoC · 기술지도·자문 중 선택
특허 4건(출원·가출원)과 영업비밀 등록 알고리즘은 라이선스 조건 별도 협의
이용 범위·비용은 한국식품연구원 기술지원사업화센터와 상담에서 협의, 데이터 항목·결측률·암종 구성 자료는 문의 시 제공
기술 핵심정보
어떤 기술인가요?
항암 부작용 예측·식이제안 기술은 항암 치료 환자 660명의 임상기록(EMR)·식품섭취빈도(FFQ)·자가보고 부작용(PRO-CTCAE)·유전정보(SNP)를 한 사람 단위로 통합한 코호트에서 어떤 식품군이 어떤 부작용 위험을 높이거나 낮추는지 찾아내는 데이터·분석 기술입니다. 28개 암종을 7개 군, 339종 약물을 5개 치료법군, 109개 식품을 24개 식품군으로 정리하고 교란변수를 통제한 모델(CLMM)로 식이-부작용의 순수 연관 205개를 산출했으며, 이를 위험도(OR)로 바꿔 ‘권장·주의’ 식품을 분류하는 알고리즘과 웹 프로토타입까지 구현했습니다. 유전형 위험점수(PRS)로 개인별 민감도를 반영하는 모델로 고도화 중입니다.
어떤 문제를 해결하나요?
1.
부작용이 생긴 뒤에야 대응하는 식이 관리
기존 항암 환자 식이 안내는 부작용이 나타난 뒤 일반 가이드라인으로 관리하는 데 머뭅니다. 암종·치료법·식이 데이터로 부작용 위험을 미리 예측해, 치료 단계부터 식이로 조절할 수 있게 설계합니다.
2.
교란변수에 가려지는 식이-부작용 관계
단순 상관분석은 연령·성별·암종·치료법의 영향을 걸러내지 못해 식이와 부작용의 관계를 잘못 읽기 쉽습니다. 432명·1,131개 관찰값을 CLMM으로 분석해 이 영향을 제거하고 특정 식품군 섭취의 순수 기여도를 산출합니다.
3.
같은 음식에도 다른 개인별 반응
동일한 식품을 먹어도 부작용 반응은 개인마다 다릅니다. 572명의 SNP 데이터와 다유전자 위험점수(PRS)를 적용해 유전적 민감도를 반영한 개인 맞춤 예측으로 확장하고 있습니다.
연구자 소개
최효경
책임연구원 · 연구단장
한국식품연구원 식품기능연구본부 정밀식이연구단
연세대학교 의과대학 생화학·분자생물학교실(BK21 의과학사업단) 연구 (2007~2015)
한국식품연구원 영양·대사연구그룹(2015~) → 헬스케어연구단 → 정밀식이연구단 단장(현)
항암 치료 환자 식이·임상·부작용·유전체 코호트(2022~, 660명) 구축 책임 · 항암제 독성 완화 식이 소재 연구 · 유전체 기반 개인맞춤 영양
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 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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