| 초록 |
ㅇ 연구개발 목표 및 내용 - 최종 목표 우리나라 주요 암종별 세포대사 작용 기전의 마커 유전자 발현에 관여하는 주요 식이 패턴 요인을 발굴함. 머신러닝 기술을 활용하여 암종별 맞춤 식이 패턴 분류 및 예측 알고리즘을 개발하고 고위험군의 최적 예방과 암 환자의 효율적인 식이요법 관리를 위한 실용적인 자료를 구축함 - 전체 내용 암 종류에 따라 세포대사(탄수화물/단백질/지질/핵산)에 관여하는 마커유전자의 종류 및 기능은 특이성과 다양성을 나타냄. 단일 식품과 영양소는 서로 상호 연관되어 있고, 강력한 식이 전체의 효과 추정치와 결과를 얻기 위해 식이패턴으로 전체적인 식사의 질 평가에 접근할 수 있음. 머신러닝 기술을 접목한 마커 유전자 기반 식이 패턴 모형은 비선형 구조의 데이터를 분석하여 기존 통계법의 제한점을 극복하고, 내재된 패턴을 찾아 맞춤형 식이 패턴 분류 및 예측에 활용될 수 있음 - 1단계 ◦ 목표 주요 암종별 관련 식이 패턴 구성요인 및 세부 작용 기전별 마커 유전자 정보 탐색 ◦ 내용 ㆍ 역학연구 설계에 따른 암종별 식이 패턴 구성요인 및 종양 이질성에 영향을 미치는 위험요인 탐색 ㆍ 선행연구 문헌 검토를 통해 암종별 관련 유전자 및 단백질 정보를 수집하고 상호작용 네트워크 생성을 통해 마커 유전자 탐색 ㆍ 한국인 특이 유전자를 중심으로 암종별 세부 대사 분류에 따른 마커 유전자의 다형성 분석 - 2단계 ◦ 목표 암종별 주요 세포대사 작용 기전에 따른 마커 유전자와 식이패턴의 상호작용 분석 및 머신러닝 학습을 위한 데이터베이스 구축 ◦ 내용 ㆍ 전통적 통계 방법을 이용한 암종별 주요 세포대사 조절 마커 후보 유전자와 기존의 식이 패턴 방법에 따른 상호작용 분석 및 관련 주요 요인 발굴 ㆍ 머신러닝 학습을 위한 작용 기전별 마커 유전자 및 식이 패턴 요인 통합 데이터베이스 구축 ㆍ 머신러닝 접근법을 활용하여 주요 암종에 대한 유전적 배경과 관련된 암세포 대사에 따른 주요 식이 구성요인 분류 및 식이 패턴 예측 모델 학습 ㅇ 연구개발성과 ㆍ 국립암센터의 환자-대조군 연구 데이터를 활용하여 일반사항, 식이 영양 정보를 포함한 생활습관, 암검진 여부, 가족력 등의 항목을 조사하고, 대장암 및 위암을 중심으로 식이 패턴 구성요인 및 위험 요인과의 관련성 연구를 위해 데이터를 정제하고 구축함 ㆍ 위암 발생과 산화 균형(Oxidative balance score) 식이 패턴과의 연관성 연구를 통해 anti-oxidants 관련 식이 및 생활습관 요인들이 위암 발생을 유의하게 감소시킴을 나타냄 ㆍ 인슐린 저항성에 영향을 미치는 식이 및 생활습관 패턴과 Glyoxylate metabolism에 관여하는 Hydroxyacid oxidase1 rs2423279 대장암 감수성 유전자와의 상호작용 연구를 통해 인슐린 저항성에 영향을 미치는 식이 및 생활습관이 rs2423279의 C allele 유전자를 가진 그룹에서 대장암 발생 증가에 대한 유의한 상호작용을 나타냄 ㆍ 머신러닝 기법을 활용한 메틸기(-CH3) 공여체 영양소 및 생활습관 요인과 대장암 발생 예측 연구를 통해 일반사항, 생활습관, 영양소, 기여식품을 모두 고려했을 때 LightGBM 모델이 가장 높은 성능을 나타냈고, 이는 대장암 발생의 이질적 특성을 바탕으로 식이 및 생활습관을 포함한 다양한 위험 요인이 고려되어야 함을 제시함 ㅇ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ㆍ 한국인 유전적 배경을 바탕으로 지역 환경과 식문화적 특성을 반영하여 맞춤형 식이 패턴 분류 모델 및 알고리즘을 통해 암종별 고위험군을 선별할 수 있는 유용한 수단으로 활용될 수 있음 ㆍ 개인의 유전적 요인과 식이 패턴의 연관성 연구는 실제 임상 영양 연구에서 암종별 합리적인 식이요법을 제시할 수 있는 판단의 근거와 기반자료로 활용이 될 수 있음 ㆍ 머신러닝 기술을 접목시킨 분류 및 예측 모델은 과학적 정확성과 안전성을 확보한 수단으로 맞춤형 암 예방 및 예후 관리를 위한 식이 지침을 제시하고 종양으로 인한 발병률 및 사망률을 줄이는데 기여할 수 있음 ㆍ 개인 맞춤형 식이 패턴을 제시하는 것은 암종별 식이요법의 정확성과 타당성을 향상시켜 실제 임상 영양 분야의 과제를 보완하고, 관련된 다른 만성 질환 연구의 기초 자료로도 활용이 가능할 것으로 기대함 (출처 : 요약문 2p) |
