프로젝트 소개
본 과제는 통풍 발생 가능성을 미리 살펴 고위험군을 조기에 찾고 예방과 치료 전략 수립에 활용하기 위한 인공지능 기반 예측 모델 개발 연구임. 국내 통풍 유병률 증가와 사망률 상승에 대응하기 위한 개인 맞춤 의료 지원 체계 구축 필요성에 기반한 과제임.
연구 목표는 다중유전자 위험점수와 임상 정보를 결합한 통풍 예측 모델 개발에 있음. 1차 년도에는 KoGES 도시기반 코호트 DB의 임상자료로 머신러닝 기반 예측 모델을 구축함. 2차 년도에는 약 1,000명 통풍 코호트와 KoGES 대조군으로 GWAS 분석을 수행해 다중유전자 위험점수를 산출함. 3차 년도에는 임상정보와 다중유전자 위험점수를 통합한 최종 모델을 개발하고 임상 적용을 추진함. 이를 통해 한국인 맞춤형 질병위험 예측 기술 확보와 의료비 절감, 타 만성질환 예측 모델 확장 가능성 제시가 기대됨.