한국연구재단, 한국인 맞춤형 헬스케어 ‘산화스트레스 예측모델’ 개발
상태바
한국연구재단, 한국인 맞춤형 헬스케어 ‘산화스트레스 예측모델’ 개발
  • 정은모기자 
  • 승인 2021.09.12 16:47
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

생체‧임상지표 등 고려…산화스트레스 정량화 입증
권오란 교수 [한국연구재단 제공]

건강한 인구 집단의 산화스트레스 위험을 계층화, 예측하는 모델 개발로 식생활 및 생활습관과 관련된 만성질환을 예방할 수 있는 '건강관리 전략' 수립의 길이 열렸다.

한국연구재단은 권오란 교수와 Jildau Bouwman 공동 연구팀이 한국인의 산화스트레스 위험을 진단하기 위한 머신러닝 모델을 개발 및 검증했다고 12일 밝혔다.

빅데이터 분석과 인공지능의 발전은 많은 양의 코호트 데이터와 임상 관련 정보를 토대로 환자에게 적합한 의료정보를 제공하거나 진단 및 치료 오류를 줄여주는데 도움을 주고 있지만 산화스트레스 관련 만성 질환의 위험을 사전에 줄이고 정밀영양을 제공하려는 연구는 거의 없는 실정이다.

이에 연구팀은 광범위한 인간 대상 연구에 대한 공간방법론의 활용을 테스트하기 위한 개념 증명 연구를 통해 이 문제를 해결하고자 했다. 이어 다양하고 복잡한 데이터의 스펙트럼에서 변수의 특성을 고려해 강력한 예측력과 해석가능성으로 산화위험을 판별하는 모델을 개발하기 위해 머신러닝 방법을 사용했다.

나이, BMI, 식사의 질, 혈액지표 등과 같은 16가지 변수를 종합적으로 고려해 사용자의 산화스트레스의 위험 정도를 정량화할 수 있는 예측하는 모델을 개발했다.

검증데이터에서 민감도는 0.923, 정확도는 0.891 수준이다.

연구에는 2015년 4월부터 2018년 8월 사이에 건강검진을 위해 서울시 보라매병원에 내원한 2454명 데이터를 사용했으며 국가 코호트 자료를 이용해 개발한 모델을 검증하고 다양한 민족국가 인구의 자료와 비교 및 분석하는 단계가 남았다.

이에 연구팀은 만성질환 정량화 모델 개발 관련 연구를 계속할 계획이다.

한편 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 바이오의료기술개발사업 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 항산화분야 국제학술지 안티옥시단츠에 7월 16일 게재됐다.

[전국매일신문] 정은모기자 
J-em@jeonmae.co.kr


댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.
주요기사