한국인에 특화된 제2형 당뇨 발병 예측을 위한 기계 학습 모델 개발 개요.

 

[대학저널 온종림 기자]UNIST 연구팀이 한국인에 특화된 ‘제2형 당뇨’ 발병 예측을 위한 기계학습 모델을 개발했다.

UNIST 산업공학과 이정혜 교수팀은 고신대복음병원 가정의학과 강지훈 교수팀과 함께 대규모 한국인 코호트를 바탕으로 제2형 당뇨 발병 예측 성능을 높인 기계학습 모델을 개발했다.

당뇨는 30세 이상의 한국인 6명 중 1명이 앓을 정도로 흔한 질병이다. 기존의 당뇨 발병 위험예측 모델 연구는 주로 서양인 집단을 대상으로 했다. 동양인을 대상으로 해도 키와 몸무게, 가족력 같은 인구통계학적 정보나 당화혈색소(HbA1c) 수치, 콜레스테롤 수치와 같은 임상 정보를 위주로 이용했다. 이렇다 보니 한국인에 특화된 유전적‧환경적 요인까지 반영한 당뇨 예측에는 한계가 있었다.

연구진은 질병관리본부 국립보건원에서 수집한 한국인유전체역학조사사업(KoGES)의 대규모 코호트를 바탕으로 한국인에 특화된 정보를 활용한 예측 모델 개발에 도전했다. 이 코호트는 2001년부터 추적‧수집된 자료다.

연구진은 인구통계학적인 정보, 임상 정보에 유전 정보와 환경 정보를 더해 종합하면서 당뇨 발병 예측 성능을 높였다.

최종 개발된 제2형 당뇨 발병 예측 모델은 인구통계학적 정보만 활용한 경우보다 약 11%p 예측 성능이 높았다. 인구통계학적 정보와 임상 정보까지 활용한 경우에 비해도 약 4퍼센트포인트(%p) 이상의 향상된 예측 성능을 보였다.

이번에 개발된 모델은 우리나라 국민에게 특화된 당뇨 발병 위험도를 파악하고, 발생 요인도 제공할 수 있다. 이 모델을 임상 현장에서 활용한다면 제2형 당뇨를 효과적으로 예방하고 대응할 수 있다는 게 연구진의 전망이다.

이번 연구는 의학 분야 최고 학술지인 란셋(The Lancet)의 자매지인 ‘이바이오메디슨(eBioMedicine)’에 공개됐다.

 

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