한국식품연구원 연구데이터 기술이전 제안
장내미생물 – 건강 - 식이 상관성 분석을 기반으로 한 정밀영양 및 질환 예측 AI 기술
한국식품연구원 마이크로바이옴연구단
남영도 연구단장
기술 개요
2017년부터 한국인 9,058명(비질환자와 간질환·비만·당뇨·고혈압·고지혈 환자)의 장내미생물과 건강검진·식이·생활습관 정보를 동일한 표준 공정으로 모은 연구데이터와, 이 데이터로 장내미생물 구성에 따라 질환 위험과 식이 반응을 예측해 맞춤 식이를 제안하는 분석 파이프라인과 개방형 DB 플랫폼입니다.
산업 별 활용 방안
1
식품·건강기능식품 및 프로바이오틱스 제조사
기존 문제
마이크로바이옴을 내세운 식품·건강기능식품이 늘고 있지만, 제품 설계의 근거가 해외 데이터나 소규모 임상에 머물러 한국인의 장내미생물 유형과 식이 패턴을 반영하지 못하고, 어떤 소비자에게 어떤 제품이 맞는지 설명하기 어렵습니다.
적용 방식
한국인 9,058명의 장내미생물 유형과 식이 패턴·건강검진 지표의 연관 분석 결과를 타깃 소비자군 설정과 기능성 성분 조합 설계의 근거로 활용합니다. 효능 표시가 아닌 기획·검증 설계의 근거로 쓰며, 2026년 식이 반응성 임상과 연계해 제품 검증을 설계할 수 있습니다.
2
디지털 헬스케어 및 마이크로바이옴 분석 서비스 기업
기존 문제
장내미생물 검사 서비스는 결과를 해석할 한국인 기준 데이터가 부족해 유럽·북미에 편중된 해외 공개 데이터에 의존하기 쉽고, 검사 결과를 식이·생활 습관 안내로 연결하는 근거가 약해 재검사나 구독으로 이어지기 어렵습니다.
적용 방식
동일 표준 공정으로 생산된 9,058명 데이터와 장내미생물-질환·식이 상관 분석 파이프라인을 검사 결과 해석과 맞춤 식이 안내의 한국인 기준으로 연결합니다. 개방형 DB의 비교 분석 기능으로 자체 데이터와의 호환성을 먼저 검토할 수 있습니다.
3
병원·건강검진센터 등 의료기관 및 진단 기업
기존 문제
건강검진 결과만으로는 간질환·대사질환 전 단계에 있는 수검자를 가려내고 관리 방향을 잡기 어렵고, 장내미생물 정보를 쓰려 해도 질환군별 한국인 참조 데이터가 없습니다.
적용 방식
비질환자와 간질환·비만·당뇨·고혈압·고지혈 환자군의 장내미생물 데이터와 질환 상관 분석 모듈(MASLD 예측, Diet Index 기반 질환 진행 예측)을 질환 전 단계 선별과 검진 후 식이 안내의 근거로 활용합니다. 분변 대신 타액 유래 구강미생물(6,500명)과의 연관을 이용한 간편 검사 설계도 공동연구로 검토할 수 있습니다.
도입 효과
기술·성능 개선
한국인 기준 장내미생물 데이터로 질환 예측·맞춤 식이 기능을 확보
한국인 9,058명 데이터로 한국인 맞춤 해석 기준 확보
상관 분석 파이프라인·MASLD 예측 모델로 질환 위험·식이 반응 예측 설계
표준 공정으로 생산된 데이터라 분석 편차·재현성 문제 최소화
B. 비즈니스·사업 개선
9년간 쌓은 한국인 대규모 코호트를 직접 구축하지 않고 바로 검토 시작
9,000명 모집·시퀀싱 없이 2017년부터 축적된 데이터로 바로 검토
표준 공정·SOP 문서로 데이터 품질 설명 부담 감소
1만 명 확장·추적·식이 반응성 임상으로 계속 업데이트되는 데이터
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
한국인 9,058명 장내미생물·건강검진·식이·생활습관
표준 공정 통합 데이터, 분석 결과·통계 중심 제공
구강미생물 6,500명·샷건 220건 K-MAGs
분석 결과·모델
장내미생물-질환·식이 상관 분석 파이프라인
MASLD 예측 모델·Diet Index 질환 진행 예측
개방형 DB 플랫폼(9,058명 통계·500명 테스트셋)
연구자 협업
데이터 해석과 자사 검사 데이터 결합 자문
구강미생물 간편 검사·식이 반응성 임상 공동 설계
이용·협업 조건
데이터 이용 계약·공동연구·PoC·기술지도 중 선택
분석 모듈은 API·맞춤형 모듈 형태로 별도 협의
이용 범위·비용은 한국식품연구원 기술지원사업화센터와 협의
기술 핵심정보
어떤 기술인가요?
한국인 장내미생물-헬스 통합 데이터 기술은 2017년부터 비질환 한국인 3,378명을 시작으로 간질환·비만·당뇨·고혈압·고지혈 환자군까지 9,058명의 장내미생물과 건강검진·식이·생활습관 정보를 샘플링부터 시퀀싱까지 동일한 표준 공정으로 모은 데이터·분석 기술입니다. 유럽·북미에 편중된 해외 데이터 대신 한국인 기준의 장내미생물-질환·식이 상관 분석 파이프라인과 MASLD 예측 모델을 구축했고, 500명 테스트셋을 제공하는 개방형 DB를 2026년 공개합니다. 이어 장내미생물 유형별 식이 반응성 임상으로 정밀식이 예측을 고도화합니다.
어떤 문제를 해결하나요?
1.
해외 데이터에 기댄 한국인 장내미생물 해석
공개 마이크로바이옴 데이터는 세계 인구의 13%인 유럽·북미가 71%를 차지해 한국인의 식이·생활환경을 반영하지 못합니다. 한국인 9,058명 데이터로 질환군별 참조 기준을 만듭니다.
2.
연구마다 달라지는 분석 결과
샘플 수집·DNA 추출·시퀀싱 방식이 다르면 같은 사람도 결과가 달라져 데이터를 합치거나 비교하기 어렵습니다. 전 과정을 표준 공정과 SOP로 통일해 통일성과 재현성을 확보합니다.
3.
미생물 분석에서 끝나는 서비스
장내미생물 검사는 군집 분석 결과를 보여주는 데서 끝나기 쉽습니다. 건강검진·식이·생활습관 메타데이터를 연결해 질환 위험과 식이 반응 예측, 맞춤 식이 제안까지 이어지게 설계합니다.
연구자 소개
남영도
연구단장
한국식품연구원 식품기능연구본부 마이크로바이옴연구단
연구 분야: 한국인 장내미생물-헬스 통합 DB(2017~, 9,058명) 구축·분석 책임, 장내미생물 표준 분석 공정, 마이크로바이옴 기반 질환 예측·정밀식이, 핵심 장내미생물(아커만시아 등) 생태 연구
한국식품연구원 식품기능연구본부 마이크로바이옴연구단 단장(전 정밀식이연구단장)
본 내용은 연구자가 직접 작성한 내용입니다.
연구자 한마디
“마이크로바이옴 데이터의 진짜 가치는 단순한 분석 결과가 아니라, 건강·식이 정보를 함께 연결해 개인의 질환 위험과 식이 반응성을 예측할 수 있다는 데 있습니다. 본 기술은 한국인 데이터를 기반으로 정밀영양, 질환 예측, 맞춤형 식품 개발까지 이어질 수 있는 실용적 활용이 가능합니다.”
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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