[이상열의 메디컬 IT] 맞춤 식사를 위한 디지털 헬스케어

[이상열의 메디컬 IT] 맞춤 식사를 위한 디지털 헬스케어

입력 2019-06-10 23:04
업데이트 2019-06-11 03:25
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이상열 경희대병원 내분비내과 교수·의학영양연구소 부소장
이상열 경희대병원 내분비내과 교수·의학영양연구소 부소장
사람의 건강과 안녕은 자신이 섭취한 음식과 밀접한 연관이 있다. 식사와 영양에 관심이 있는 사람이라면 한 번쯤 ‘당신은 당신이 먹은 음식으로 이루어진다’(You are what you eat)는 말을 들어 보았을 것이다.

한국을 비롯한 여러 아시아 국가에도 이와 유사한 ‘의식동원’(醫食同源·음식을 먹는 것과 병을 치료하는 것은 인간이 건강을 유지하도록 하므로 그 근원이 같다는 뜻)이라는 표현이 있다.

하지만 음식을 연구와 분석 대상으로 삼기에는 상당한 어려움이 있다. 특정 음식 섭취가 건강에 어떠한 영향을 미치는지 연구한다고 가정해 보자. 인종·문화·국가별 생활양식이 다르고, 식재료 가공과 조리 방법이 달라서 일관된 자료를 수집하기 어렵다. 게다가 사람은 보통 한 끼니에 여러 종류의 음식을 먹는다. 따라서 어떤 음식이 건강에 영향을 미친 것인지 파악하기 어렵다. 특히 이런 연구를 하려면 수년에서 수십년 이상의 기간이 걸리는데, 그동안 사람들이 한 가지 음식만 먹고살 리는 없다. 실제로 특정 식사가 건강에 효과적인지 연구로 입증한 사례는 매우 드물다.

아직 갈 길이 멀지만 최근 디지털 헬스케어와 빅데이터 등 기술 발전으로 식사와 영양에 대한 이해가 조금씩 높아지고 있다. 특히 당뇨병·비만과 식사의 연계성에 대한 연구가 활발하다.

최근 발표된 인상적인 연구를 보면 연구자들은 당뇨병이 없는 수백명의 참여자에게 표준화된 음식을 제공하면서 5분마다 혈당을 측정할 수 있는 연속혈당측정 센서를 사용해 일주일간의 혈당 변화를 관찰했다. 그 결과 특정 음식에 대한 각 개인의 혈당 반응은 상당한 차이를 보였다. 이는 같은 음식을 먹더라도 어떤 사람은 혈당이 많이 올라가지만, 어떤 사람은 혈당에 큰 영향을 미치지 않을 수 있음을 의미한다.

연구자들은 빅데이터 분석으로 개인의 장내 세균을 구성하는 박테리아 종류가 개인별 차이를 일으키는 중요한 요인임을 확인했다. 그리고 다양한 요소를 고려해 개인의 혈당 변화를 정확하게 예측할 수 있는 알고리즘을 만들고, 혈당 변화를 개선할 수 있는 맞춤 식사를 제안했다.

아직 여러 한계로 혈당 변화 이외의 다른 임상 지표 변화에 대한 개인별 맞춤 식사 연구는 폭넓게 이루어지지 않았다. 장기간의 맞춤 식사가 실제로 당뇨병이나 다른 질환에 대한 예방 효과가 있는지, 이미 만성질환이 있는 사람들에게도 맞춤 식사가 효과적인지, 맞춤 식사가 약제나 다른 치료 방법보다 얼마나 효과적인지, 비용 대비 효과는 어떠한지 등에 대한 연구 역시 부족하다.

하지만 관련 분야에서 의미 있는 진전이 계속 이뤄지고 있어 주목된다. 한국인의 음식 문화를 고려한 고유의 맞춤 식사를 제안할 수 있는 연구가 꼭 필요하다. 누구나 큰 비용을 들이지 않고도 실천할 수 있는 ‘한국인을 위한 개인별 맞춤 식사 가이드’의 제작은 필자의 큰 꿈이기도 하다. 이를 통해 국민 건강에 기여할 수 있기를 소망한다.
2019-06-11 29면
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