한국인 맞춤형 ‘당뇨 위험 예측 모델’ 나왔다

UNIST·고신대복음병원 연구

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

한국인에 특화된 ‘제2형 당뇨’ 발병 예측을 위한 기계학습(머신러닝) 모델이 개발됐다. 병원에서 환자들의 제2형 당뇨 발병을 예측하는 데 활용될 것으로 기대된다.

울산과학기술원(UNIST)은 이정혜 산업공학과 교수와 강지훈 고신대복음병원 교수 공동 연구팀이 대규모 한국인 코호트를 바탕으로 제2형 당뇨 발병 예측 성능을 높인 기계학습 모델을 개발했다고 5일 밝혔다. 

제2형 당뇨는 유전적 및 환경적 요인이 복합적으로 영향을 미쳐 발병하는 질병이다. 췌장의 베타세포가 인슐린을 분비하는 능력에 한계가 생겨 발생한다. 30세 이상 한국인 6명 중 1명이 앓는 흔한 질병이다.

기존 당뇨 발병 위험예측 모델 연구는 주로 서양인 집단이 대상이었다. 이렇다 보니 한국인에 특화된 유전적, 환경적 요인까지 반영한 당뇨 예측에는 한계가 있었다.

연구팀은 한국인에 특화된 정보를 활용한 예측 모델을 개발하기 위해 질병관리본부 국립보건원에서 수집한 한국인 유전체역학조사사업(KoGES)의 대규모 코호트를 활용했다. 이 코호트는 대사증후군 등 만성질환 연구를 위해 2001년부터 수집된 자료다. 

연구팀은 코호트를 통해 한국인에 특화된 다유전자 위험점수(gPRS)를 개발했다. 여기에 인구통계학적 정보와 임상정보 및 대사체 정보를 함께 활용했다. 최종 개발된 제2형 당뇨 발병 예측 모델은 인구통계학적 정보만 활용했을 때보다 약 11%p 예측 성능이 높았다. 인구통계학적 정보와 임상 정보까지 활용한 경우에 비해도 약 4%p 이상의 향상된 예측 성능을 보였다.

연구팀은 이번에 개발된 모델을 활용하면 한국인에게 특화된 당뇨 발병 위험도와 발생 요인을 파악할 수 있다고 설명했다. 임상 현장에서 제2형 당뇨를 효과적으로 예방하고 대응할 수 있다고 전망했다.

이번 연구를 주도한 이정혜 교수는 “서양인 코호트 중심으로 진행되던 연구를 한국인 코호트로 바꾸어 접근한 것에 큰 의미가 있다”며 “아시아 집단의 코호트 데이터를 이용하는 다양한 후속 연구에도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 연구 결과는 국제학술지 ‘이바이오메디신(eBioMedicine)’에 지난달 29일 게재됐다.

[박정연 기자 hesse@donga.com]