보고서 정보
주관연구기관 |
조선대학교 Chosun University |
연구책임자 |
이건호
|
참여연구자 |
김석준
,
김정수
,
최규영
,
이장재
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2020-12 |
과제시작연도 |
2020 |
주관부처 |
과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 |
TRKO202100006196 |
과제고유번호 |
1711123212 |
사업명 |
다부처공동기획연구지원(R&D) |
DB 구축일자 |
2021-07-10
|
초록
▼
1. 개요
□ 사업 목적
ㅇ AI 기반 치매 조기예측 실용화를 위한 치매 정밀의학 DB 플랫폼 구축 기획연구를 수행함
□ 사업 범위
ㅇ 조기 치매 예측 단계에서 정상군 및 무증상을 중심으로 사업 범위 집중
ㅇ 旣구축한 14,000명을 포함한 20,000명의 코호트 구축
ㅇ 신경심리검사, 유전체 데이터, 다중 오믹스 데이터 등 10개 항목의 빅데이터 플랫폼 구축
□ 주요사업내용
ㅇ (목표) 치매 예측·예방 기술개발을 위한 국가 거점 치매 빅데이터 DB 구축
- 세부 과제-1 : 치매 예
1. 개요
□ 사업 목적
ㅇ AI 기반 치매 조기예측 실용화를 위한 치매 정밀의학 DB 플랫폼 구축 기획연구를 수행함
□ 사업 범위
ㅇ 조기 치매 예측 단계에서 정상군 및 무증상을 중심으로 사업 범위 집중
ㅇ 旣구축한 14,000명을 포함한 20,000명의 코호트 구축
ㅇ 신경심리검사, 유전체 데이터, 다중 오믹스 데이터 등 10개 항목의 빅데이터 플랫폼 구축
□ 주요사업내용
ㅇ (목표) 치매 예측·예방 기술개발을 위한 국가 거점 치매 빅데이터 DB 구축
- 세부 과제-1 : 치매 예측·예방 코호트 구축
- 세부 과제-2 : 치매 멀티모달 DB 플랫폼 구축
- 세부 과제-3 : 인공지능기반 치매 예측기술 개발 및 실증
2. 다부처공동R&D 추진 필요성
가. 사업추진 배경
□ 국내외 현황
ㅇ (아시아 치매 유병률) 세계 치매환자의 50%는 아시아에서 발생하고 있으며 한국, 중국, 일본 등 동아시아인의 치매 유병률은 OECD 평균보다 상회하고 있음
ㅇ (치매 예측에 대한 관심 증가) 국내 설문조사에서 극복해야 할 질환중 치매가 가장 큰 비중을 차지하고 있으며 조기에 검사하고자 하는 수요가 증가하고 있음
ㅇ (무증상 단계에서부터 예방 중요) 치매는 발병 10~20년 전에 서서히 진행되므로 무증상 단계에서 발견하여 예방할 경우 치매환자 증가율을 67% 감소할 수 있음
ㅇ (치매환자 코호트의 한계) 병원 중심으로 구축된 치매환자 코호트는 무증상, 전조증상 단계를 확인하여 진행단계를 예측하는데 한계가 있어 무증상 코호트의 확대 구축 필요
□ 국내외 치매 예측 기술 현황
ㅇ (소규모 코호트 연구) 주요 선진국들은 국가주도의 치매코호트를 구축하고 장기적인 치매 예측·예방 및 기술개발을 실시하고 있으나,국내 치매 코호트는 과제 중심으로 소규모로 구축하고 있음
ㅇ (예측 딥러닝 기술) 증상이 나타나는 알츠하이머 치매(말기) 진단의 정확도는 높은 반면, 무증상(초기) 알츠하이머 조기 예측은 매우 낮음
- 기존 부분적인 데이터 샘플은 이질성으로 인해 질환 원인인자 규명에 어려움이 있으며 과제 중심으로 운영되어 지속적인 유지·관리·활용이 되지 않고 있음
□ 기존 연구단의 활용 : 광주치매코호트연구단
ㅇ 아시아 최대 치매 전주기 코호트 구축 및 관리 인프라 확보
- 14,000명 이상 연구대상자 및 7,000명 이상 생체의료 빅데이터 확보
ㅇ 국내 최초 한국인 1,500명 표준 뇌지도(정상) 보유
ㅇ Neuro XRP APOE+유전자 검사 기술이전 등 풍부한 사업화 경험 축적
ㅇ 폭넓은 국내외 협력 네트워크로 융합연구 선도
나. 기존사업과의 차별성/연계성
□ 의료기술개발사업 : 경도인지장애 진단기기 등 의료제품개발 및 실증 플랫폼 구축(‘19년~’21년)
ㅇ (차별성) 해당사업은 경도인지장애로 국한되어 있으며 본 기획사업에서는 무증상 초기 AD를 중심으로 대상군에서 차별화됨
- 또한, 인프라를 신규 구축하고자 하는 사업과 달리 본 기획사업은 旣구축된 아시아 최대 치매 코호트를 이용할 계획임
ㅇ (연계성) 해당사업을 통해 구축된 S/W를 이용한 경도인지 장애 진단시스템과 본 기획사업을 통해 제시된 조기예측 시스템과 연동하여 진행이 가능함
□ 치매극복연구개발사업
ㅇ (차별성) 해당사업은 사업 기획단계에서 인프라 구축 및 체감형 돌봄부분이 제외되고 전체 기획예산의 85%가 삭감됨
- 본 기획사업에서는 삭감된 치매 코호트 통합 연계 및 고도화에 관한 것으로 차별성을 확보하고 있음
ㅇ (연계성) 본 기획사업을 통해 발굴될 조기예측 관련 바이오마커를 치매극복연구개발사업으로 연계하여 추가 R&D 진행
다. 다부처공동R&D 추진 타당성
□ 한계점 및 시사점
ㅇ 초고속 고령화 속도 대비 낮은 기술수준
- 2050년에는 국내 65세 이상 노인 인구비율이 38.2%에 이를 것으로 추정되고, 이는 세계 최고 수준의 고령국가가 되는 것을 의미함
- 본 사업기획에서 주요하게 다루고 있는 병인규명기술, 예방기술,사후관리기술은 전체 대비 낮은 기술수준을 보이고 있음
ㅇ 발생과 증상 시점의 차이(15년~20년)에 따른 치매 예측의 어려움
- 빠른 예측을 통하여 치매를 사전에 예방할 수 있는 환경 조성 필요
ㅇ 병증이 있는 상태의 데이터 구축은 치매 예측 활용에 부적합
- 현재 구축된 자료들은 치매 증상이 있는 환자 샘플로 병원이 주축이 되어 있음
- 인지장애가 오기 전에 병리학적으로 치매 고위험군을 찾아내기 위해서는 증상이 없는 샘플에서부터 추적관리하여 장기간 구축된 자료가 필요함
ㅇ 무증상을 대상으로 하는 AI 기술을 개발하기 위해서는 세분화되고,정밀화된 무증상 중심의 치매코호트의 필요성 증대
- 경도인지장애 및 치매환자를 대상으로 한 AI 기술은 높은 정확도를 보이고 있으나, 무증상 기반의 데이터를 획득하지 못하는 한계로 무증상 단계의 치매환자를 대상으로 하는 AI 기술은 부재한 실정임
□ 다부처 R&D추진의 필요성
ㅇ 무증상 코호트 구축 및 빅데이터 구축 미흡
- 무증상 단계에서 정확한 치매 바이오마커를 발굴하기 위해 기초연구, 다양한 치매원인 질환 연구 등 다방면의 연구 필요
- 국민의 치매 예측을 위한 유전자 연구 및 대뇌피질 구조 변화 연구 필요
- 수준 높은 ICT 기술을 치매 조기 예측 기술로 활용할 수 있는 최적의 시기임
ㅇ 기존 축적된 성과(아시아 최대 치매 코호트 및 생체의료 빅데이터)와 연계할 경우 시너지 극대화 예상
- 무증상군을 최소 10년 이상 추적·관리한 방대한 자료 축적이 필수적이며 현재 지역기반 코호트를 구축하여 축적(약 5년)하고 있는 기존 인프라와 연계하는게 현실적으로 적절함
ㅇ 인공지능을 이용하여 치매 조기예측시스템을 확보하고 나아가 실용화 및 산업화 적용을 모색하는 연구로 다부처 연구가 타당함
- 바이오마커 및 인공지능 3단계의 치매 조기예측 AI, 치매선별 AI,치매정밀진단 AI 시스템 확보를 통한 국민건강검사체계를 통해 치매 국가책임제 실현이 가능함
ㅇ 공공성이 높은 축적자료, 전문인력, 방대한 자료의 관리, 장기간의 운영 등이 필요한 사업으로 특정 민간 중심이 아닌 국가 중심의 인프라 구축 및 운영이 필요함
- 기존 코호트를 구축한 경험과 지속적으로 추적관리의 노하우를 보유하고 있는 민간 조직을 지원하고 사업 종료 후 국가가 운영하는 전략 필요
3. 사업내용
□ 사업개요
ㅇ (목표) 치매 예측·예방 기술개발을 위한 국가 거점 치매 빅데이터 DB 구축
□ 세부추진과제 ① : 치매 예측·예방 코호트 구축
ㅇ 치매 예측 및 예방을 위한 지역기반 치매 코호트 구축
- 지역기반의 무증상 알츠하이머병 중심의 치매 전주기 코호트 구축
- 연구대상자의 코호트 등록부터 대상자에 대한 바이오·의료 임상정보에 대한 체계적인 관리 인프라 구축
- 체계적인 코호트 운영(선별검사, 치매 고위험군 스크리닝, 정밀의학검진, 병리진단, 정밀진단 기반 추적연구 대상자 선정 등)
- 단계별로 다중 치매 빅데이터 수집 시스템 구축
ㅇ 정밀의학 기반 치매 생체의료 빅데이터 수집
- 지역인구학적 정보, 기초신체검진, 신경심리검사, 뇌영상, 유전체,아밀로이드 병리검사, 뇌척수액 검사, 뇌파, 생체신호, 혈액검사,치매 전문의 진단 등 치매관련 다중 생체의료 데이터 수집
ㅇ 장기 추적연구
- 초기 알츠하이머병(무증상·전조증상 AD)에 대한 장기적 추적연구 및 추적 기간 다중 생체의료 데이터 수집
- 추적연구를 통해, 무증상 단계에서 치매발병까지 생체 마커(뇌구조 및 뇌기능, 아밀로이드, 인지기능, 생체시료 기반 데이터)의 단계별 변화 추이 동정
- 치매 발병에 대한 선도적 대응체계 구축을 위한 무증상 알츠하이머병 환자 대상의 융복합 치매 예측 및 조기진단 기술 개발
- 치매 고위험군(500명 이상) 장기 추적연구를 통한 치매 전주기 리빙코호트(living cohort) 구축
□ 세부추진과제 ② : 치매 멀티모달 DB 플랫폼 구축
ㅇ 정밀의학 기반 알츠하이머병 세분화
- 임상진단 기반의 CN(인지정상), MCI(경도인지장애), Dementia(치매)로 분류 및 아밀로이드 병리진단 기반의 cerebral amyloid positive와 negative로 분류
ㅇ 다중 오믹스 데이터 생산 및 바이오마커 발굴
- 旣구축된 광주지역 코호트 7,000명 이상을 대상으로, 500례의 치매 gold standard 선정
- 4단계 AD 전주기 샘플의 CSF, Blood를 대상으로 한 유전체, 단백체,대사체 등의 데이터 생산
- 치매 멀티 오믹스 연구를 통해 유전적 조절인자의 발굴 및 기전을 밝혀, 치매신약 재창출, 치매 발병 및 원인 규명 도모
ㅇ 멀티모달 빅데이터 기반 치매 위험예측 및 유형 판별
- 치매 진단에 유의미한 영역으로부터 최적화된 특징 추출 알고리즘 개발
- 일반화된 적대적 네트워크(GANs)를 이용한 비감독학습 기반 뇌 영상 데이터의 계층적 변이(featur) 추출
- 유전체정보학 및 딥러닝 모델 기반 치매 특이적 변화 연관 치매유발 유전변이 발굴
- 뇌 구조영상과 기능영상의 연결성과 관련된 유전변이 발굴
- 멀티모달 데이터 분석을 통해 개발된 다양한 예측모델들을 활용한 앙상블(Ensemble) 예측 알고리즘으로 예측성능 고도화
ㅇ 치매 멀티모달 빅데이터 플랫폼 구축
- 동아시아인의 알츠하이머 치매 양상에 대한 횡적·종적 데이터 표준화 확립
□ 세부추진과제 ③ : 인공지능기반 치매 예측기기 개발 및 실증
ㅇ 치매 연관 뇌영상, 유전체, 신경심리, 뇌파, 아밀로이드 지표, 생체지표 등의 데이터를 통합한 최적의 치매 조기 진단/예측 시스템 개발
- AI 학습성능의 핵심인 정확한 라벨링(Labeling)을 위해 정밀병리진단 기반 치매 라벨링 정보 구축
- 정밀하고 정확한 치매 라벨링과 알츠하이머 치매 진행 단계를 판별할 수 있는 전주기 멀티모달 바이오마커 발굴
- AI를 포함한 다양한 빅데이터 분석기술을 활용하여 멀티모달 바이오 마커별 치매 위험도 예측 모델 및 통합 치매 조기예측 모델개발 기반 확립
ㅇ 개방형 DB플랫폼 개발을 통한 데이터 활용 가이드라인 공개
- 개인정보보호 등 보안 문제를 해결한, 고효율 자료관리 DB시스템 개발 및 개별 연구자 편의를 고려한 개방형 통합 DB 포탈 플랫폼 개발
- 이질적 배경지식을 가진 연구자들의 사용/활용 증진을 위한 활용가이드라인 개발
ㅇ 치매예측 시스템 실증을 위한 실증 코호트 구축 및 검증
- 연구대상 : 치매 고위험군 대상자 총 1,000명(광주광역시 500명, 의령군 250명, 함안군 250명)
- 참여지역 : 광주광역시, 경상남도 2개 군(의령군, 함안군)
- 고위험군 대상 정밀의료 데이터 획득
4. 사업추진전략 및 추진체계
□ 기존사업을 통해 구축된 인프라를 활용한 실증 중심의 기술지원
ㅇ 旣구축 무증상 코호트 활용, 생체의료 빅데이터 활용 및 구축한 노하우 활용
□ 실증지원 및 사업화 전략
ㅇ (실환경 실증지원 전략) 조선대, 광주 TP, 고령산업지원센터와 협력체계 구축
- 구축장비를 활용하여 타깃 제품에 대한 안전성/유효성/성능 검증 등 실증 지원
- 실환경 실증은 실제 사용자가 방문하는 참여기관에 테스트베드를 구축하여 데이터 확보 및 제품에 대한 실환경 실증을 추진할 계획임
- 구축된 실증지원기반을 활용하여 실증테스트 후 실증데이터를 확보,확보된 데이터는 개방형 데이터 플랫폼을 통해 기업에 제공
ㅇ (사업화지원 전략) 구축장비 활용을 통한 실증 보완 제품 제작 지원
- 치매 진단/예방/치료 제품의 안전성, 유효성, 성능 검증을 위해 실환경 실증 테스트 후 보완 사항과 관련된 제품 제작 지원
- 수요처 연계와 사업화를 위한 실증 테스트 과정에서 제품 제작 지원
- 보유장비 및 전담인력을 활용한 시제품 제작 지원
ㅇ (사업화지원 전략) 제품 보급/확산 지원
- 실증이 완료된 제품에 대해 보급/확산을 지원하여 사업화 검증과 관련제품의 Track Record 확보
- 타깃 제품을 발굴/지원하고 수요처와 연계 제품 Test 기회 부여
□ 부처별 역할 분담
ㅇ (산업통상자원부) 핵심 기반 요소기술개발(AI에 적합한 치매 정밀의학 DB구축), 치매 정밀의료 빅데이터 고도화, 인공지능 기반 치매조기예측기술 개발 및 인프라 구축과 지역특성화 산업 연계방안 제시
ㅇ (보건복지부) 치매 조기예측 시스템의 실증을 위한 TEST-BED 지원 및 치매 예방전략 제시
5. 성과 활용방안 및 기대효과
□ 사업 성과 활용방안
ㅇ (국가주도 운영) 본 사업의 성과물은 국민의 치매 예방을 위한 공공의 목적으로 국가 주도의 치매 빅데이터센터가 중심이 되어 관리 운영
- (가칭)치매 빅데이터센터 공간(2,000평 내외) 신축 및 旣구축된 치매관련 전방위 생체의료 빅데이터 DB 플랫폼 및 의료기술 실증을 위한 공간 구축
- 치매코호트 데이터 기반 실증지원센터 연계 운영
ㅇ (신규 시장 개척) 조사결과를 기업에 개방한 후 관련 자료를 통해 사업화가 이루어질 경우 사업화 단계별 마일스톤을 책정하여 수익 창출
- 치매 조기 예측관련 제품(서비스)는 현재 시장에 없는 새로운 시장으로 향후 치매시장은 상기 제시된 시장규모에 추가되어 시장이 성장할 것으로 기대함
□ 기대효과
ㅇ (기술적 측면) 기존 다양한 DB 및 치매관련 신규 플랫폼 구축을 활용한 치매 기전 연구를 통해 장기적으로 임상적용 가능한 치매진단 및 치료 바이오마커 도출가능 및 이에 대한 다양한 원천기술확보 예상
ㅇ (경제적 측면) 치매 조기검진과 약물치료를 시행할 경우 연간 1.3조∼2.8조 원의 사회적 비용 절감효과를 기대할 수 있으며, 치매초기단계부터 약물치료 시 5년 후 요양시설 입소율이 55% 감소
ㅇ (사회적 측면) 치매 발병 지연에 따른 유병률 감소를 통한 사회활동 연령 증가 및 삶의 질 향상
(출처 : 요약본 5p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 제 출 문 ... 3
- 요 약 본 ... 5
- 목차 ... 16
- 그림목차 ... 17
- 표목차 ... 19
- 제1장 다부처공동R&D 추진 필요성 ... 23
- 제1절 사업 추진 배경 ... 23
- 제2절 관련 정책 및 인프라 현황 ... 47
- 제3절 다부처공동R&D 추진 타당성 ... 65
- 제2장 사업내용 ... 73
- 제1절 사업목표 ... 73
- 제2절 성과목표 및 지표 ... 79
- 제3절 세부사업내용 ... 81
- 제3장 사업 추진 방법 ... 95
- 제1절 사업 추진전략 ... 95
- 제2절 사업 추진체계 ... 108
- 제3절 사업 기간 및 소요예산 ... 111
- 제4장 성과 활용방안 및 기대효과 ... 112
- 제1절 사업 성과 활용방안 ... 112
- 제2절 기대효과 ... 116
- <붙임 1> 치매의 종류 및 증상 ... 120
- <붙임 2> 치매 진단기술 ... 124
- 끝페이지 ... 130
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