프로젝트 소개
본 과제는 유전정보와 건강검진·생활습관 등 임상정보를 인공지능으로 분석하여 통풍 발생 가능성을 미리 예측하는 기술을 개발하는 연구임. 통풍은 중증 질환과 심혈관계 질환 위험을 높이는 만성질환으로, 고위험군의 조기 발견과 예방을 위한 예측 모델이 필요한 상황임.
연구 목표는 다중유전자 위험점수와 임상정보를 결합한 한국인 맞춤형 AI 통풍 예측 모델을 개발하고 임상에 적용하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 KoGES 도시기반 코호트 DB를 활용한 머신러닝 기반 예측 모델 구축, 약 1,000명의 통풍 코호트와 KoGES 대조군의 GWAS 분석, 다중유전자 위험점수 산출 및 임상정보와의 통합임. 개발 모델의 임상 적용을 통해 통풍 고위험군의 조기 선별과 개인 맞춤형 예방·치료 전략 수립이 가능해지며, 의료비 절감과 개인 맞춤 의료 기반 마련에 기여할 것으로 기대됨. 또한 다중유전자 위험점수와 임상정보를 활용한 예측 방법론의 통풍 외 만성질환 확대 적용도 기대됨.