이 시스템은 임상 데이터와 인종 특이적 유전 데이터를 활용해 당뇨병을 예측할 수 있는 기술이다.
해당 시스템이 의료 현장에서 상용화되면 당뇨병 환자의 환경적·선천적 요인을 고려한 개인 맞춤형 조기 진단 및 예방 방안을 도출하는 데 도움이 될 것이라고 김 교수는 내다봤다.
데이터 베이스부는 사용자의 임상 데이터와 유전 데이터를 입력받아 관리하는 역할을 한다. 이때 임상 데이터에는 공복 혈당과 식습관, 비만 등의 정보가 포함되고, 유전 데이터에는 제2형 당뇨병과 관련된 유전 정보와 발병 위험을 증가시키는 위험 대립 유전 정보 등이 담겼다.
저장된 인종별 유전적 데이터에서 당뇨병과 연관된 사용자의 특정 유전자 변이 발생 빈도를 추출한다. 예측부는 이를 기반으로 향후 5년 내의 당뇨병 발병 여부를 산출하고 분석부에선 당뇨병 발병 위험 요인을 분석한다. 끝으로 사용자 보고서 생성부에선 종합적인 진단 및 예방 방안을 도출한다.
김 교수는 "당뇨병 예측 시스템은 사용자의 개인적, 유전적 특성과 생활 습관 등을 반영해 정밀한 예측이 가능하다"며 "이를 통해 당뇨병 발병 위험이 높은 시점을 예측해 조기에 예방 조치를 취할 수 있다"고 말했다.
이재현 글로벌이코노믹 기자 kiscezyr@g-enews.com