실제 측정값과 알고리즘 예측값과의 상관관계. 제공-EDGC
실제 측정값과 알고리즘 예측값과의 상관관계. 제공-EDGC
이원다이애그노믹스(EDGC)는 유전자 정보로 개인별로 최적화된 피부형 예측모델 알고리즘을 개발했다고 17일 밝혔다. 미용 산업과의 연계 가능성을 열었다는 설명이다.

EDGC는 한국콜마 피부천연물연구소와 2018년부터 공동으로 진행한 '피부 측정값(표현형)과 유전체 데이터(유전형)의 연관성 분석을 위한 공동연구' 분석 결과를 국제학술지 'Clinical, Cosmetic and Investigational Dermatology'에 게재했다. 또 관련 특허 5종도 국내 출원을 완료했다.

이번 연구는 한국인 여성 749명을 대상으로 진행했다. 멜라닌 색소 침착, 윤기, 수분, 주름, 탄력 등 5종류의 피부 측정값과 약 75만개의 유전형 데이터를 수집하고, 전장유전체 연관분석(GWAS) 방법으로 각 피부 표현형과 연관이 있는 유전자 표지자(마커)를 찾고, 기계학습(머신러닝) 기법을 통해 피부형 예측 모델을 개발했다.

EDGC는 기존 연구에서 알려진 유전자 외에 세계에서 처음으로 발굴한 29개의 유전자에서 한국인에게 특징적으로 나타나는 46개의 새로운 유전자 변이를 찾아냈다고 했다. 머신러닝 모델에서 높은 예측 정확도도 확인했다.

이번 개발된 알고리즘은 '유후엔진'에 이식할 계획이다. 유후는 보건복지부 승인을 받아 국내에서 유일하게 소비자에게 직접 유전정보를 제공하고 있다고 전했다.

이기찬 EDGC AI빅데이터실 박사는 "다수의 유전형 정보만을 통해 피부형을 예측할 수 있는 많은 새로운 방법을 제안할 수 있어 의미가 크다"며 "나아가 개인 유전자 맞춤형 상품 개발을 위한 솔루션을 제공하고 다양한 연구로의 확장 가능성을 확인했다"고 말했다.

한민수 기자