주식회사 노을을 위한 기술 제안
miLab 현장 AI 진단에 대사 위험 예측을 더하는 640명 NutriOmics 종단 코호트와 당뇨병 예측 모델
한국식품연구원 정밀식이연구단
박재호 책임연구원
기술 개요
2021년부터 만성질환자 558명을 3차까지 추적하고 비질환자 150명과 비교하며 식이·임상·유전체·후성유전체·대사체를 한 사람 단위로 모은 NutriOmics 연구데이터와, 이 데이터로 비만·당뇨·고혈압 위험을 예측하고 개인에게 맞는 식이를 추천하는 알고리즘·식이 분석 앱입니다.
노을
이 이 기술을 주목해야 하는 이유
1
miLab™ BCM 혈액 분석: 대사 위험 참고 정보 연계
기존 문제
miLab™은 혈액 염색·이미징·AI 분석을 한 기기에서 끝내 의료 인프라가 부족한 곳의 중소형 병원·클리닉에서도 정밀 혈액 검사를 가능하게 하지만, 결과 화면이 세포 형태 판독에 머물면 같은 수검자의 만성질환 위험까지 안내하기는 어렵습니다.
적용 방식
검진 수치와 식이 설문으로 위험을 내는 당뇨병 예측 모델(F1 0.83·AUC 0.92 이상)을 miLab 결과 화면에 참고 모듈로 붙이는 구조를 설계하고, 병원 파트너 PoC로 활용도를 확인합니다. 모델은 라이선스·API 형태로 협의하며 범위도 협의합니다.
2
글로벌 유통 파트너십: 만성질환 카트리지 기획
기존 문제
각국 유통 파트너를 통해 기기와 질병별 카트리지를 파는 구조에서는 말라리아·자궁경부 검사 외에 파트너가 팔 수 있는 새 품목이 계속 필요한데, 대사질환 카트리지를 기획하려 해도 대상과 지표를 정할 근거가 부족해 검토가 늦어지기 쉽습니다.
적용 방식
만성질환자와 비질환자를 해마다 추적한 640명 코호트 분석 결과로 대사 위험군 기준과 후보 지표를 정리해 신규 카트리지 기획서에 쓰고, 유통 파트너와의 공동 검토로 시작합니다. 모델·분석 결과 중심의 데이터 이용 계약으로 쓰며 범위는 협의합니다.
도입 효과
기술·성능 개선
miLab AI 판독에 대사 위험 예측 모듈과 신규 지표 후보 추가
당뇨병 예측 모델을 miLab 결과 화면 참고 모듈로 함께 연결
640명 종단 데이터로 대사 위험군 판정 기준을 사전에 설계
단백체·대사체 분석 결과로 신규 카트리지 후보 지표를 정리
B. 비즈니스·사업 개선
글로벌 파트너 판매 품목과 카트리지 반복 매출 확대
현지 유통 파트너 제안서에 만성질환 위험 선별 옵션을 새로 추가
카트리지 라인업에 대사질환 품목을 더할 기획 근거를 확보
탈중앙화 진단 시장에서 감염·대사 통합 검사 구성으로 차별화
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
만성질환자 558명·비질환자 150명 종단 코호트
SNP·메틸화·혈액·분변 대사체·펩타이드
섭취 식품 분석 DB 3,914종·기능성 평가 1,230건
분석 결과·모델
예측·추천 알고리즘 json·encoder, API 추천 식이 예정
SNP 기반 임상지표 13종 예측·당뇨·고혈압 모델
식이 이미지 분석 앱·식품-유전자-질환 리포트
연구자 협업
자사 유전체·질병 데이터로 모델 실증 위탁연구
식이 분석 앱 20~50명 파일럿 운영·평가
코호트 확장·맞춤 기능식품 공동연구
이용·협업 조건
연구데이터 사용계약·위탁연구·공동연구 중 선택
오믹스 원데이터 대신 분석 결과·모델 중심 제공
이용 범위·비용은 한국식품연구원 기술지원사업화센터와 협의
기술 핵심정보
어떤 기술인가요?
NutriOmics 맞춤 식이 기술은 2021년부터 만성질환자 558명을 3차까지 추적하고 비질환자 150명과 비교하며 유전체(SNP)·후성유전체(메틸화)·혈액·분변 대사체·펩타이드와 식이·임상 정보를 한 사람 단위로 통합한 코호트에서 어떤 유전·대사 상태의 사람에게 어떤 식이가 질환 위험을 바꾸는지 찾는 기술입니다. 국가 코호트(KoGES) 7만여 명으로 학습한 머신러닝 모델로 임상지표 13종을 예측하고 실제 진단과 대조해 당뇨·고혈압 예측을 검증했으며, 섭취 식품 분석 DB 3,914종과 식이 이미지 분석 앱을 갖췄습니다. 2027년부터 LLM 기반 식이 추천 엔진으로 고도화합니다.
어떤 문제를 해결하나요?
1.
일반 가이드라인에 머무는 식단 추천
상용 헬스케어 서비스는 임상 데이터가 아닌 식약처 가이드를 기준으로 칼로리·나트륨 제한 제품을 권하는 데 머뭅니다. 식이·임상·오믹스를 함께 분석해 개인의 유전형과 대사 상태에 맞는 식이를 설계합니다.
2.
한 시점 데이터로는 보이지 않는 질환 진행
대부분의 식이·건강 데이터는 한 시점만 담아 질환 전 단계에서 질환으로 넘어가는 과정을 읽기 어렵습니다. 같은 사람을 반복 추적하며 쌓은 비질환→질환 전환 정보를 예측과 원인 규명의 근거로 씁니다.
3.
한 코호트에서만 맞는 예측 모델
소규모 코호트로 만든 예측 모델은 다른 집단에 적용하면 성능이 떨어지기 쉽습니다. 국가 코호트 7만여 명으로 학습한 모델을 자체 코호트 두 곳에 적용하고, 실제 진단 기록과 대조해 검증했습니다.
연구자 소개
박재호
책임연구원
한국식품연구원 식품기능연구본부 정밀식이연구단
연구 분야: 만성질환 NutriOmics 코호트(만성질환자 558명·비질환자 150명) 구축·분석 책임, 유전형·오믹스 기반 비만·당뇨·고혈압 예측, 식품 분석 DB·식이 이미지 분석 기반 맞춤 식이 추천
한국식품연구원 식품기능연구본부 정밀식이연구단 책임연구원
본 내용은 연구자가 직접 작성한 내용입니다.
연구자 한마디
“건강관리는 이제 단순한 식단 추천을 넘어, 개인의 유전체와 대사체, 장내미생물, 식이 패턴을 함께 읽어내는 방향으로 가야 합니다. 본 기술은 오믹스와 식이, 질환 변화를 장기 추적해 축적한 NutriOmics 기반 자산으로, 당뇨병 예측과 맞춤형 식이 추천은 물론 건강관리 앱, 검진 연계 서비스, 기능성 식품 개발까지 확장 가능한 정밀영양 기술의 영역으로 도달할 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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