AI로 조기 조산 막는다…생명硏·GIST, 국제 경진대회 준우승

KJB팀.[한국생명공학연구원 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 개발한 조기 조산예측 모델이 국제 정밀의료 인공지능(AI) 경진대회에서 입상했다.

한국생명공학연구원은 국가생명연구자원정보센터 조수복‧전종범 박사가 광주과학기술원(GIST) 전기전자컴퓨터공학부 김은영 박사, 배대훈 학생과 함께 출전한 KJB팀이 ‘마이크로바이옴 드림 챌린지’에서 2위를 차지했다고 1일 밝혔다.

드림 챌린지는 의생명 분야 여러 난제에 대한 해결방안을 참가자들이 제시하는 아이디어에서 찾는 크라우드소싱(crowd-sourcing) 대회로 2007년부터 매년 개최되고 있으며, 올해도 6개 부문에서 개최됐다.

연구팀이 참가한 ‘마이크로바이옴 드림 챌린지’ 부문은 ‘마이크로바이옴을 통한 조산예측’을 주제로 전 세계에서 총 42개 팀, 318명이 참가했다.

미국 국립보건원 산하 국립 아동보건 및 인간발달연구소, 비영리조직 세이지 바이오네트웍스, 캘리포니아 대학교, IBM연구소 등이 공동으로 주최했다.

전 세계적으로 매년 신생아의 약 11%(1500만 명)가 임신 37주 이전에 출생하는 조산에 해당하며, 조산에 따른 영아의 높은 사망률과 출산 가정의 금전적, 정서적 부담에도 불구하고 이를 효과적으로 예측할 수 있는 기술은 부족한 상황이다.

연구팀은 제시된 5만여 개 이상의 질내 마이크로바이옴 기반 빅데이터에서 기계학습기반 최적 모델을 구축하여 조기 조산예측 분야에서 2위를 차지했을 뿐만 아니라 조산예측 분야에서도 4위에 올랐다.

주최 측은 지난 10월 25일 조기 조산예측 분야에 미시간 기술대학팀과 한국의 KBJ를, 조산예측 분야에 미 위스콘신 주립대팀과 이탈리아 바이알도모로 대학팀을 수상 대상자로 선정했다.

조수복 박사는 “디지털 바이오 빅데이터로 생물학 문제해결에 이바지할 수 있음을 확인했고, 개발한 모델이 조기 조산을 예방할 수 있는 생물학적 마커 개발에 응용되길 기대한다”며 “국가 바이오 데이터 스테이션(K-BDS) 등과 같은 표준화된 대규모 생명정보 데이터의 축적이 빅데이터 기반의 사회 난제 해결 모델을 개발하는 데 무엇보다 중요하다”고 강조했다.

nbgkoo@heraldcorp.com