동신대, 통계·AI 접목한 한의학 정밀의료 모색
핵심 요약
동신대 MRC와 한의융합과학연구소가 김은산 미네소타대 박사과정생을 초청해 정밀의료 세미나를 열었다. 통계학과 머신러닝을 활용한 환자별 치료 효과 예측 및 바이오데이터 통합 분석 전략이 소개됐다. 동신대는 AI와 멀티오믹스를 접목한 한의학 연구 플랫폼과 국제 공동연구를 확대할 계획이다.
동신대학교 선도연구센터(MRC)와 한의융합과학연구소가 동신대 한의학과 20기 출신으로 미국 미네소타대학교에서 박사과정을 밟고 있는 한의사 김은산 씨를 초청해 특별세미나를 열었다. ‘정밀의료 시대, 통계학의 활용’을 주제로 마련된 이번 행사에서는 임상·바이오데이터를 분석하는 최신 통계 접근법과 인공지능 기반 예측모델의 활용 전략이 다뤄졌다.
김 씨는 같은 치료를 받아도 환자별 반응이 달라지는 점을 짚으며, 평균적인 효과에 초점을 맞춘 기존 임상연구를 넘어 개인 맞춤형 치료를 구현하려면 통계학과 머신러닝 분석이 필요하다고 강조했다. 유전체와 바이오마커, 생활습관 정보를 통합해 환자 특성에 맞는 치료 전략을 설계하는 방향도 제시했다. 하위군 분석의 한계와 다중검정에 따른 거짓 양성 문제, 이를 보완하는 통계 모델 ‘RP-BLUP’도 실제 임상 사례와 함께 소개했다.
세미나에서는 미국 NIH가 추진하는 대규모 정밀의료 사업 ‘All of Us Research Program’도 주요 사례로 다뤄졌다. 수십만 명 규모의 유전체와 전자의무기록(EHR), 멀티오믹스 데이터를 활용하는 연구가 암과 만성질환, 희귀질환 등에서 개인별 치료법을 개발할 기반으로 제시됐다. 여러 임상 특성을 동시에 반영하는 분석기법은 환자별 치료 효과를 더욱 정확히 예측할 수 있어 정밀의료 연구에서 활용 가능성이 큰 방법으로 설명됐다.
동신대 MRC는 현재 마이크로바이옴과 대사체를 토대로 장-뇌축 질환을 연구하고 있으며, AI와 데이터과학을 적용한 차세대 한의학 연구 플랫폼 구축을 추진 중이다. 이미현 MRC센터장은 방대한 바이오데이터를 정확히 해석하는 통계·AI 역량의 중요성을 강조하고, 국제 공동연구를 확대해 마이크로바이옴·멀티오믹스 기반 한의학 정밀의료 연구를 발전시키겠다는 계획을 밝혔다. 이번 행사는 한의학 연구자들이 관련 연구 동향을 살피고 공동연구 가능성을 모색하는 학술교류의 자리로 진행됐다.