맞춤형 헬스케어 위한 산화스트레스 예측 모델 개발
맞춤형 헬스케어 위한 산화스트레스 예측 모델 개발
  • 박성래 기자
  • 승인 2021.09.15 13:50
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생체 및 임상지표 등을 고려하여 산화스트레스 정량화 입증
기사와 직접적 관련 없는 이미지 Ⓒgettyimagesbank
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우리 몸에서 노화는 지속적인 산화스트레스를 유발하여 만성 염증 상태로 이어질 수 있다. 적절하게 조절되지 않으면 대사증후군, 심혈관질환, 신경퇴행성 질환, , 식이 생활 습관 관련 만성 질환 장애를 일으킬 수 있다. 그간 많은 연구에서 흡연, 노화, 지질 과산화산물인 말론디알데하이드(malon dealdehyde), 체질량지수(BMI)를 포함한 변수를 산화스트레스와 관련된 요인으로 확인했다. 그러나 진단환경에서의 반응은 단일 변수를 기반으로 할 수 없다. 복합 바이오마커는 프로세스와 상호작용을 설명하는 미묘한 변화를 이해하는 데 도움이 될 수 있다. 또한 여러 변수 각각은 산화스트레스의 종합적 결과에 중요한 역할을 할 수 있다.

 

이에 권오란 교수(이화여자대학교)Jildau Bouwman(네덜란드 응용과학연구기구, TNO) 공동 연구팀은 한국인의 산화스트레스 위험을 진단하기 위한 머신러닝 모델을 개발 및 검증했다. .

 

빅데이터 분석과 인공지능의 발전은 많은 양의 코호트 데이터와 임상 관련 정보를 토대로 환자에게 적합한 의료정보를 제공하거나 진단 및 치료 오류를 줄여주는 데에 도움을 주고 있다. 코호트 데이터란 특정 기간 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단의 데이터를 의미하는 것으로 어떤 원인이 어떤 결과를 가져오는가를 연구하는 방법의 기초 자료로서 시간적인 개념을 포함한다. 그러나 기계학습 알고리즘을 적용하여 산화스트레스 관련 만성 질환의 위험을 사전에 줄이고 정밀영양을 제공하려는 연구는 거의 없는 실정이다.

 

연구팀은 광범위한 인간 대상 연구에 대한 공간방법론의 활용을 테스트하기 위한 개념 증명 연구를 통해 이 문제를 해결하고자 하였다.

 

(그림) 연구과정 모식도 및 대표적 연구 결과건강한 인구 집단에서 산화 스트레스 위험을 계층화하기 위한 알고리즘 모델을 개발하였으며 임상적 활용 가능성을 확인하였다. 이는 만성 질환을 예방하기 위한, 정밀 영양학이라는 맥락에서 중요한 토대를 가질 수 있다. 검증데이터에서 수신자 조작 특성값이 0.949 (95% CI: 0.925-0.974)였으며, 개발된 모델은 건강한 집단과 산화스트레스 집단을 매우 잘 구별하였다.그림 설명 및 그림 제공 : 이화여자대학교 권오란 교수
■ 연구과정 모식도 및 대표적 연구 결과 ■
건강한 인구 집단에서 산화 스트레스 위험을 계층화하기 위한 알고리즘 모델을 개발하였으며 임상적 활용 가능성을 확인하였다. 이는 만성 질환을 예방하기 위한, 정밀 영양학이라는 맥락에서 중요한 토대를 가질 수 있다. 검증데이터에서 수신자 조작 특성값이 0.949 (95% CI: 0.925-0.974)였으며, 개발된 모델은 건강한 집단과 산화스트레스 집단을 매우 잘 구별하였다. [그림 설명 및 그림 제공 : 이화여자대학교 권오란 교수]

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(95% CI: 0.879-0.967), 정확도는 0.891(95% CI: 0.854-0.928) 수준으로 나타났다.

 

이번 연구에는 20154월부터 20188월 사이에 건강검진을 위해 서울시 보라매병원에 내원한 2,454명의 데이터가 사용되었다. 남은 과제는 국가 코호트 자료를 이용하여 개발한 모델을 검증하고 다양한 민족국가 인구의 자료와 비교 및 분석하는 것이다. 이에 연구팀은 만성 질환 정량화 모델 개발 관련 연구를 계속할 계획이다.

 

건강한 인구 집단의 산화스트레스 위험을 계층화, 예측하는 모델을 제시함으로써 식생활 및 생활 습관과 관련된 만성질환을 예방할 수 있는 건강관리 전략 수립에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 한편 이번 연구의 성과는 항산화분야 국제학술지 안티옥시단츠(Antioxidants)716일 게재되었다.

 

 


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