머신러닝으로 노화 의한 '산화스트레스' 개인별로 예측한다

[이데일리 강민구 기자] 한국연구재단은 권오란 이화여대 교수 연구팀이 힐다 보우만(Jildau Bouwman) 네덜란드 응용과학연구기구 연구원팀과 함께 한국인의 산화스트레스 위험을 진단하기 위한 머신러닝 모델을 개발했다고 10일 밝혔다.

권오란 이화여대 교수.(사진=이화여대)

우리몸은 늙으면서 계속 산화스트레스를 유발해 만성 염증 상태를 만들 수 있다. 이를 적절하게 조절하지 못하면 대사증후군, 심혈관질환, 신경퇴행성 질환, 암, 식이·생활습관 관련 만성 질환 장애로 이어진다.

연구팀은 빅데이터 분석과 인공지능 기술을 이용해 산화스트레스 관련 만성 질환의 위험을 미리 줄이고, 개인별 영양 상태를 파악하는 정밀영양을 제공하기 위한 연구를 했다.

다양하고 복잡한 데이터의 변수를 고려해 강력한 예측력과 해석가능성으로 산화위험을 판별하기 위해 머신러닝 방법을 도입했다. 나이, BMI, 식사의 질, 혈액지표 등과 같은 16가지 변수를 종합적으로 고려해 사용자의 산화스트레스의 위험 정도를 정량화할 수 있는 예측 모델을 썼다.

그 결과, 검증데이터에서 민감도는 0.923, 정확도는 0.891 수준으로 나타났다. 1에 가까울수록 적중 확률이 높다는 점에서 우수한 결과를 보인 셈이다.

연구에는 2015년 4월부터 2018년 8월 사이에 건강검진을 위해 서울시 보라매병원을 찾은 2454명의 데이터가 쓰였다.

연구팀은 앞으로 건강한 인구 집단의 산화스트레스 위험을 계층화하고, 예측하는 모델을 제시해 식생활과 관련된 만성질환을 예방할 수 있는 건강관리 전략 수립에 도움이 될 것으로 기대하고 있다.

권오란 교수는 “식습관, 신체활동, 음주, 흡연 등 생활 요인에 근거한 맞춤형 영양 서비스 기술 제공의 토대를 마련했다는 것에 의미가 있다”고 말했다.

연구 결과는 항산화분야 국제학술지 ‘안티옥시단츠(Antioxidants)’에 지난 7월 16일 게재되었다.