주식회사 클래스액트를 위한 기술 제안
암 정밀의료 플랫폼에 부작용 민감도 분석을 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.
클래스액트
가 이 기술을 주목해야 하는 이유
1
암 정밀의료 데이터 플랫폼: 부작용 민감도 분석 화면
기존 문제
클래스액트의 암 정밀의료 데이터 플랫폼은 NGS 변이 주석과 임상 성적을 함께 보여 주지만, 분석 축이 종양 변이와 치료 결과에 맞춰져 있어 환자가 보고한 부작용과 개인 유전형의 관계는 다루기 어렵고, 의료진이 치료 전 부작용 위험을 가늠할 화면도 비어 있기 쉽습니다.
적용 방식
SNP를 확보한 572명의 유전형과 자가보고 부작용이 연결된 데이터로 유전형 위험점수(PRS) 기반 부작용 민감도 분석을 공동연구로 수행하고, 개인 유전형 대신 연관 분석 결과를 플랫폼의 부작용 민감도 시각화 화면으로 구현합니다. 분석 범위와 형태는 상담에서 협의합니다.
2
임상연구 데이터 연계 API: 항암 PRO·식이 표준 스키마
기존 문제
연계 API는 CDM·EDC·PRO·AE Biomarker 등 외부 시스템을 임상연구 플랫폼에 잇지만, 항암 연구 고객이 PRO를 연계할 때 어떤 문항을 표준으로 받을지 정할 국내 기준이 없고, 식이 같은 생활 요인 데이터는 연계 대상에서 빠지기 쉬워 분석 범위가 좁아집니다.
적용 방식
PRO-CTCAE 20개 항목과 24개 식품군 FFQ 구조를 연계 API의 항암 PRO·식이 표준 스키마로 정의하고, EMR과 한 사람 단위로 연결된 660명 코호트의 식별정보 제거 가공 데이터로 연계·검증 절차를 시험합니다. 스키마 범위를 정하는 데이터 이용 계약으로 시작합니다.
도입 효과
기술·성능 개선
암 정밀의료 플랫폼에 부작용 민감도·환자 보고 연계 축 추가
SNP 572명 연계 PRS 분석으로 부작용 민감도 시각화 화면을 플랫폼에 구현
임상연구 데이터 연계 API에 PRO-CTCAE 20개 항목 표준 스키마 추가
24개 식품군 FFQ 구조로 식이 데이터 연계 항목과 검증 규칙 정의
B. 비즈니스·사업 개선
병원·제약사 구축 용역에 항암 부작용 분석 모듈 추가
의료기관·연구기관 구축 용역 제안에 부작용 민감도 분석 모듈 추가
임상시험을 하는 제약·바이오 고객에 항암 PRO·식이 연계 표준 패키지 제안
의료정보 정부 R&D 과제 기획에 국책연구기관 공동연구 파트너 확보
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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