KR20230083711A

KR20230083711A - 생체나이와 유전자 검사, 영양 설문에 기반한 맞춤형 영양 성분 추천 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20230083711A
Application number: KR1020210171967A
Authority: KR
Inventors: 배철영
Original assignee: 주식회사 메디에이지
Priority date: 2021-12-03
Filing date: 2021-12-03
Publication date: 2023-06-12

Abstract

생체나이와 유전자 검사, 영양 설문에 기반한 맞춤형 영양 성분 추천 방법 및 시스템은, 고객의 성별/연령 등의 기본정보 및 건강검진 결과와 같은 임상지표 정보, 영양평가 설문 정보, DTC 유전자검사 결과 정보가 제공되면, 그 고객의 기본정보 및 임상지표 정보, 영양평가 설문 정보, DTC 유전자검사 결과 정보를 입력 받는 입력부, 입력받은 기본정보 및 임상지표 정보를 이용하여 생체나이를 분석하는 생체나이 분석부; 영양평가 설문 정보를 이용하여 생활습관을 분석하는 생활습관 분석부; DTC 유전자검사 결과 정보를 이용하여 유전자 정보를 분석하는 유전자정보 분석부, 각 분석된 결과 중 생체나이 분석결과와 생활습관 분석결과를 융합분석하는 건강상태 Phenotype 융합 분석부; 건강상태 Phenotype 융합 분석결과와 유전자정보 분석결과를 융합분석하는 건강상태 Phenotype/Genotype 융합 분석부; 생활습관 분석결과와 유전자정보 분석결과를 융합분석하는 영양상태 Phenotype/Genotype 융합 분석부; 이를 종합적으로 분석하여 결과를 생성하는 분석 결과 생성부; 분석 결과에 따라 맞춤 솔루션을 생성하는 맞춤 영양 솔루션 생성부를 포함하는 시스템 및 상기 분석결과를 고객에게 제공하는 서비스 서버.

Description

생체나이와 유전자 검사, 영양 설문에 기반한 맞춤형 영양 성분 추천 방법 및 시스템 {CUSTOMIZED NUTRIENT RECOMMENDATION SYSTEM AND METHOD BASED ON BIOLOGICAL AGE, DNA TEST AND SURVEY DATA}

생체나이와 유전자 검사, 영양 설문에 기반한 맞춤형 영양 성분 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다.

최근 생활 수준 향상으로 삶의 질에 대한 의식이 높아지면서, 셀프메디케이션(Self-Medication) 트렌드가 확산됨에 따라 건강기능식품 복용으로 건강관리를 하는 소비자가 증가하였다. 1인 가구, 노령화 인구 증가로 소비자층이 전 연령으로 급속하게 확대되면서 건강기능식품에 대한 소비자의 수요가 지속적으로 증가하고 있다.

오픈마켓, 소셜커머스 등의 인터넷 쇼핑몰까지 유통 채널이 다양해지면서 건강기능식품에 대한 소비자의 편의성과 접근성이 높아졌다. 동시에 방대한 정보와 근거가 불확실한 허위·과대광고 등을 통해 개인이 직접 판단하고 선택하는 경향이 커지면서, 건강기능식품의 오남용, 무분별한 섭취 등으로 인한 부작용도 발생하고 있다.

식약처는 지난해 4월 건강기능식품 과다 섭취 및 오남용으로부터 소비자를 보호하기 위해 '개인 맞춤형 건강기능식품 추천 · 판매 서비스' 사업을 향후 2년간 시범 운영하겠다고 밝혔다. '개인 맞춤형 건강기능식품 추천 · 판매 서비스'란 개인의 건강 상태, 생활습관 등을 기반으로 보충이 필요한 영양소를 고려해　건강기능식품을 추천하고 소분하여 판매하는 서비스다. 이에 따라 설문 기반 알고리즘, DTC(Direct-To-Consumer) 유전자 분석 등을 이용한 맞춤형 영양 추천 서비스가 강화되고 있다.

그러나, 설문 기반 영양 추천 알고리즘은 단순한 설문을 통하여 건강기능식품을 추천하고 있는 정도이므로 주관적인 측면이 크게 작용하여 고객의 건강상태를 객관적이고 정밀하게 평가하기에는 어려운 단점이 있다.

또한, DTC(Direct-To-Consumer) 유전자 분석을 이용한 영양 추천 시스템은 현재의 건강상태를 반영하지 않는다는 단점이 존재한다. 신체적 조건과 생활환경이 동일한 사람이라 할지라도 유전자는 동일하지 않기 때문에 이들에게 필요한 영양 섭취 수준은 다르다. 타고난 유전자형에 따라 필요한 영양 성분이 다르고, 현재의 건강을 위해 보충해야 하는 영양이 다르기 때문이다.

따라서 이러한 측정방법을 통하여 맞춤형 영양 솔루션을 고객에게 제공한다는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 개인의 타고난 유전자형과 생활습관 및 현재의 건강상태를 다각도로 고려한 개인 맞춤형 영양 처방을 제공할 수 있는 시스템이 요구된다.

한편, 생체나이와 관련하여, 대한민국 등록특허 10-1328643 등 에서는 생체나이를 예측하는 장치 및 방법을 제공하고 있지만, 생체나이의 측정이 정확하지 않을 뿐만 아니라, 이를 활용하여 개인 맞춤형 영양 처방을 도출하고 이를 서비스하는 방법을 알려져 있지 않다.

대한민국 등록특허 10-1328643

본 발명은 기본정보와 임상지표를 이용하여 주민등록 나이와 대비되는 몸의 실제 나이인 생체나이를 분석하고 영양평가 설문을 이용하여 생활습관을 분석한 후, 유전자 분석 전문기관의 유전자 분석 결과를 융합 분석하여 고객에게 최적화된 영양 추천을 통해 개인 맞춤형 건강관리(Personalized Health Care) 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명의 다른 목적은 영양적 관점에서 자신의 현재의 건강 및 영양 상태(Phenotype)와 유전적 상태(Genotype)를 쉽게 이해할 수 있게 함은 물론, 그에 따른 맞춤 영양 솔루션을 제공함으로써 고객에게 필요한 영양성분을 추천하고, 건강기능식품의 불필요한 과다 섭취 및 오남용 등의 부작용을 사전에 예방하여 그에 따라 건강을 유지 및 증진할 수 있는 효과를 제공하는 것이다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따르는 생체나이와 유전자 검사, 영양 설문에 기반한 맞춤형 영양 성분 추천 방법 및 시스템은, 고객의 성별·연령 등의 기본정보 및 건강검진 결과와 같은 임상지표 정보, 영양평가 설문 정보, DTC 유전자검사 결과 정보가 제공되면, 그 고객의 기본정보 및 임상지표 정보, 영양평가 설문 정보, DTC 유전자검사 결과 정보를 입력 받는 입력부, 입력받은 기본정보 및 임상지표 정보를 이용하여 생체나이를 분석하는 생체나이 분석부; 영양평가 설문 정보를 이용하여 생활습관을 분석하는 생활습관 분석부; DTC 유전자검사 결과 정보를 이용하여 유전자 정보를 분석하는 유전자정보 분석부, 각 분석된 결과 중 생체나이 분석결과와 생활습관 분석결과를 융합분석하는 건강상태 Phenotype 융합 분석부; 건강상태 Phenotype 융합 분석 결과와 유전자정보 분석 결과를 융합 분석하는 건강상태 Phenotype/Genotype 융합 분석부; 생활습관 분석결과와 유전자정보 분석결과를 융합분석하는 영양상태 Phenotype/Genotype 융합 분석부; 이를 종합적으로 분석하여 결과를 생성하는 분석 결과 생성부; 분석 결과에 따라 맞춤 솔루션을 생성하는 맞춤 영양 솔루션 생성부 및 고객에게 제공하는 서비스 서버를 포함한다.

본 발명은 생체나이, 영양평가 설문, DTC 유전자 검사 결과 정보를 융합 분석하여 고객이 자신의 현재의 건강 및 영양 상태(Phenotype)와 유전적 상태(Genotype)를 쉽게 이해할 수 있으며, 영양 솔루션을 통해 자신에게 필요한 영양 성분이 무엇인지를 파악할 수 있는 효과를 제공한다.

또한 본 발명은 임상지표정보를 이용한 생체나이를 측정함과 아울러 개개인의 유전자형과 생활습관을 고려한 맞춤형 영양 성분 및 건강기능식품을 추천함으로써, 고객에게 건강기능식품의 불필요한 과다 섭취, 오남용 등의 부작용을 사전에 예방함은 물론이며 그에 따라 건강을 유지 및 증진할 수 있는 효과를 제공한다.

이는 건강기능식품 추천에 활용하거나, 고객에게 맞춤 관리 서비스를 제공하는 등에 활용할 수 있고, 영양 추천의 웹(WEB) 또는 앱(APP)을 통한 제품 및 콘텐츠 제공 등에 활용할 수 있어, 그 효과를 더욱 극대화할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 생체나이와 유전자 검사, 영양 설문에 기반한 맞춤형 영양 성분 추천 방법 및 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 건강상태 Phenotype/Genotype 융합 분석 결과 분류 표이다.
도 3는 본 발명의 실시예에 따른 건강상태 Phenotype/Genotype 융합 분석 결과를 예시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 영양평가 설문 분석결과를 예시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 영양성분 유전자 분석결과를 예시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 영양상태 Phenotype/Genotype 융합 분석 결과 분류 표이다.
도 7는 본 발명의 실시예에 따른 영양상태 Phenotype/Genotype 융합 분석 결과를 예시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 맞춤 영양 솔루션을 예시한 도면이다.

상기한 생체나이와 유전자 검사, 영양 설문에 기반한 맞춤형 영양 성분 추천 방법 및 시스템에 적용 가능한 생체나이 및 세부 생체나이 분석방법, 생활습관 분석방법, 유전자정보 분석방법, 건강상태 영양상태(Phenotype) 융합 분석방법, 건강상태 의 영양상태(Phenotype)/유전적상태(Genotype) 융합 분석방법, 영양상태의 영양상태(Phenotype)/유전적상태(Genotype) 융합 분석방법 및 맞춤 영양 솔루션 생성 방법에 대해 상세히 설명한다.

1. 생체나이와 세부 생체나이 분석방법 및 시스템

도 1에 블럭도로 도시한 본 발명의 시스템은,

입력부(110)는 사용자의 입력장치를 통해 사용자로부터 고객에 대한 생체나이와 유전자 검사, 영양 설문에 기반한 맞춤형 영양 성분 추천을 위해 고객의 기본정보와 그 고객에 대한 임상지표 정보들(111)을 입력 받는다. 사용자의 입력장치는 사용자의 디바이스, 디바이스 내 APP 또는 서비스 제공자의 WEB이나 API 서버를 포함할 수 있으며, 입력방법은 사용자가 사용자 단말을 통하여 직접 입력하거나, 데이터의 연동 또는 API를 통해 불러오는 방법 등을 포함한다. 이때 사용자는 대상자(고객)이거나 시스템 운영자일 수 있다.

상기 고객(대상자/분석 대상자)의 기본정보에는 고객의 이름, 성별, 나이 등이 포함된다. 그리고 상기 임상지표 정보들에는 정보들은 HT(키), WC(허리둘레), HC(엉덩이둘레), BW(체중), SBP(수축기혈압), FBS(공복혈당), TC(총 콜레스테롤), TG(중성지방), HDL-C(고밀도 콜레스테롤), Hgb(혈색소), Cr(크레아티닌), 간효소 AST(GOT), 간효소 γ-GTP(감마지티피), e-GFR(신사구체여과율), BUN(혈중요소질소), ALB(알부민), USG(요질량), AGR(알부민-글로불린 비율), HOMO(호모시스테인), PBF(체지방률) 등이 포함된다.

상기 고객의 기본정보와 그 고객에 대한 임상지표 정보들이 제공되면, 그 고객의 기본정보에 포함된 성별정보를 확인하여 상기 고객이 남성을 나타내면, 상기 분석부(120)의 생체나이 분석부(121)는 산출식 1에 따라 고객에 대한 임상지표 정보들을 통해 해당 고객의 생체나이와 세부생체나이를 측정한다. 여기서, 상기 임상지표 정보들은 HT(키), WC(허리둘레), HC(엉덩이둘레), BW(체중), SBP(수축기혈압), FBS(공복혈당), TC(총 콜레스테롤), TG(중성지방), HDL-C(고밀도 콜레스테롤), Hgb(혈색소), Cr(크레아티닌), 간효소 AST(GOT), 간효소 γ-GTP(감마지티피), e-GFR(신사구체여과율), BUN(혈중요소질소), ALB(알부민), USG(요질량), AGR(알부민-글로불린 비율), HOMO(호모시스테인), PBF(체지방률) 이다. 그리고 상기 산출식 1은 생체나이와 세부생체나이를 산출하기 위한 것이다.

<산출식 1>

생체나이 = A + B1*HT + B2*WC + B3*SBP + B4*FBS + B5*Hgb + B6*eGFR + B7*AST+ B8*AGE

체지방나이 = C1 + C2*PBF

복부비만나이 = D1 + D2*WC

혈압나이 = E1 + E2*PP + E3*SBP

혈관나이 = F1 + F2*HOMO + F3*TC + F4*HDL

간합성나이 = G1 + G2*ALB + G3*AGR

간손상나이 = H1 + H2*(AST/ALT) + H3*AST

혈당나이 = J1 + J2*FBS

평균혈당나이 = K1 + K2*HbA1c

뇨여과나이 = L1 + L2*BUN + L3*CCR

뇨농축나이 = M1 + M2*USG

상기 산출식 1은 임상지표 정보들 각각에 대해 각기 상이한 회귀계수들을 곱한 후에 더하는 방식으로 생체나이를 측정한 것이다.

상기 산출식 1에서, AGE는 명목나이(주민등록상 나이)이며, A와 B1~B8, C1~C2, D1~D2, E1~E3, F1~F4, G1~G3, H1~H3, J1~J2, K1~K2, L1~L3, M1~M2는 미리 설정된 값으로, 본 발명을 위해 사전에 준비된 다수의 남성들에 대한 임상지표 정보들을 통계적으로 분석하여 획득된 회귀계수 값들이며, 임상지표 정보들에 따라 음의 값 또는 양의 값을 가진다. 즉, 상기 산출식 1에서, B2, B3, B4, B5, B7, B8은 양의 값을 가지고 A, B1, B6는 음의 값을 가지고, C1, C2, D1, D2는 양의 값을 가지며, E1, E2는 양의 값을 가지고, E3는 음의 값을 가지며, F1, F2, F3는 양의 값을 가지고, F4는 음의 값을 가지며, G1는 양의 값을 가지고, G2, G3는 음의 값을 가지며, H1, H2, H3, J1, J2, K1, K2는 양의 값을 가지고, L1, L2는 양의 값을 가지며, L3는 음의 값을 가지고, M1은 양의 값을 가지며, M2는 음의 값을 가진다.

상기한 바와 달리 상기 고객의 기본정보에 포함된 성별정보가 여성을 나타내면, 상기 분석부(120)의 생체나이 분석부(121)는 산출식 2에 따라 고객에 대한 임상지표 정보들을 통해 해당 고객의 생체나이를 측정하며, 여기서, 상기 임상지표정보들은 정보들은 HT(키), WC(허리둘레), HC(엉덩이둘레), BW(체중), SBP(수축기혈압), FBS(공복혈당), TC(총 콜레스테롤), TG(중성지방), HDL-C(고밀도 콜레스테롤), Hgb(혈색소), Cr(크레아티닌), 간효소 AST(GOT), 간효소 γ-GTP(감마지티피), e-GFR(신사구체여과율), BUN(혈중요소질소), ALB(알부민), USG(요질량), AGR(알부민-글로불린 비율), HOMO(호모시스테인), PBF(체지방률) 이다. 그리고 상기 산출식 2는 생체나이를 산출하기 위한 것이다.

<산출식 2>

생체나이 = a + b1*HT + b2*WC + b3*SBP + b4*FBS + b5*TC + b6*TG + b7*HDL-C+ b8*eGFR + b9*AST + b10* γ-GTP + b11*AGE

체지방나이 = N1 + N2*PBF

복부비만나이 = O1 + O2*WC

혈압나이 = P1 + P2*PP + P3*DBP + P4*SBP

혈관나이 = Q1 + Q2*LDL + Q3*HOMO + Q3*TG + Q4*TC

간합성나이 = R1 + R2*AGR + R3*TP

간손상나이 = S1 + S2*AST + S3*GGTP + S4*ALT

혈당나이 = T1 + T2*FBS

평균혈당나이 = U1 + U2*HbA1c

뇨여과나이 = V1 + V2*BUN + V3*CCR

뇨농축나이 = X1 + X2*USG

상기 산출식 2는 임상지표 정보들 각각에 대해 각기 상이한 회귀계수들을 곱한 후에 더하는 방식으로 생체나이를 측정한 것이다.

상기 산출식 2에서, a와 b1~b11, N1~N2, O1~O2, P1~P4, Q1~Q4, R1~R3, S1~S4, T1~T2, U1~U2,V1~V3, X1~X2는 미리 설정된 값으로, 본 발명을 위해 사전에 준비된 다수의 여성들에 대한 임상지표 정보들을 통계적으로 분석하여 획득된 회귀계수 값들이며, 임상지표 정보들에 따라 음의 값 또는 양의 값을 가진다. 즉, 상기 산출식 1에서, b2, b3, b4, b5, b6, b9, b10, b11은 양의 값을 가지고 a, b1, b7, b8은 음의 값을 가지고, N1, N2, O1, O2는 양의 값을 가지고, P1, P2, P3는 양의 값을 가지고, P4는 음의 값을 가지며, Q1, Q2, Q3, Q4는 양의 값을 가지고, R1은 양의 값을 가지고, R2, R3은 음의 값을 가지며, S1, S2, S3, S4는 양의 값을 가지고, T1, T2는 양의 값을 가지고, U1, U2는 양의 값을 가지고, V1, V2는 양의 값을 가지고, V3는 음의 값을 가지며, X1은 양의 값을 가지고, X2는 음의 값을 가진다.

상기한 바와 같이 고객에 대한 생체나이 및 체지방나이, 복부비만나이, 혈압나이, 혈관나이, 간합성나이, 간손상나이, 혈당나이, 평균혈당나이, 뇨여과나이, 뇨농축나이에 대한 측정이 완료되면, 상기 서비스 서버는 고객의 생체나이 및 비만체형 생체나이, 심장 생체나이, 간 생체나이, 췌장 생체나이, 신장 생체나이에 대한 종합분석결과를 생성한다. 상기 종합분석결과는 고객의 실제나이와 측정된 생체나이 및 비만체형 생체나이, 심장 생체나이, 간 생체나이, 췌장 생체나이, 신장 생체나이 각각에 대한 비교결과 및 그 비교결과에 대응되게 설정된 분석정보가 포함된다.

여기서, 고객의 실제 나이와 측정된 생체나이 및 비만체형 생체나이, 심장 생체나이, 간 생체나이, 췌장 생체나이, 신장 생체나이에 대한 비교결과는 실제나이에 비해 각 생체나이가 로직 1과 같이 매우 좋음, 좋음, 나쁨, 매우 나쁨 4단계로 나뉜다.

1. 생체나이와 세부 생체나이 분석방법 및 시스템

도 1에 블럭도로 도시한 본 발명의 시스템은,

<산출식 1>

체지방나이 = C1 + C2*PBF

복부비만나이 = D1 + D2*WC

혈압나이 = E1 + E2*PP + E3*SBP

혈관나이 = F1 + F2*HOMO + F3*TC + F4*HDL

간합성나이 = G1 + G2*ALB + G3*AGR

간손상나이 = H1 + H2*(AST/ALT) + H3*AST

혈당나이 = J1 + J2*FBS

평균혈당나이 = K1 + K2*HbA1c

뇨여과나이 = L1 + L2*BUN + L3*CCR

뇨농축나이 = M1 + M2*USG

<산출식 2>

체지방나이 = N1 + N2*PBF

복부비만나이 = O1 + O2*WC

혈압나이 = P1 + P2*PP + P3*DBP + P4*SBP

혈관나이 = Q1 + Q2*LDL + Q3*HOMO + Q3*TG + Q4*TC

간합성나이 = R1 + R2*AGR + R3*TP

간손상나이 = S1 + S2*AST + S3*GGTP + S4*ALT

혈당나이 = T1 + T2*FBS

평균혈당나이 = U1 + U2*HbA1c

뇨여과나이 = V1 + V2*BUN + V3*CCR

뇨농축나이 = X1 + X2*USG

<로직 1>

생활습관 분석 방법

입력부(110)는 사용자의 입력장치를 통해 사용자로부터 고객에 대한 생체나이와 유전자 검사, 영양 설문에 기반한 맞춤형 영양 성분 추천을 위해 고객의 영양평가 설문 정보를 입력 받는다(112). 사용자의 입력장치는 사용자의 디바이스, 디바이스 내 APP 또는 서비스 제공자의 WEB이나 API 서버를 포함할 수 있으며, 입력방법은 사용자가 직접 입력하거나, 데이터의 연동 또는 API를 통해 불러오는 방법 등을 포함한다.

상기 고객의 영양평가 설문 정보에는 예시 1)과 같이 복용 약물, 음주 여부, 흡연 여부, 야외활동, 스트레스, 노화, 면역, 피부 건강, 눈 건강, 뼈 건강, 관절 건강, 소화 건강, 기억력, 신경 건강에 대한 문항과 설문 답변 결과가 포함된다.

상기 분석부(120)의 생활습관 분석부(122)는 영양평가 설문 결과 정보를 통해 고객의 생활습관을 분석한다. 복용 약물 문항에 대한 결과 정보는 예시 2)와 같이 드럭머거(Drug Mugger)를 적용하여 생활습관과 약물복용에 따른 감소위험 영양소를 분석한다.

예시 1)

예시 2)

이하 생략

유전자정보 분석 방법

입력부(110)는 사용자의 입력장치를 통해 사용자로부터 고객에 대한 생체나이와 유전자 검사, 영양 설문에 기반한 맞춤형 영양 성분 추천을 위해 고객의 유전자검사 결과 정보들을 입력 받는다(113). 사용자의 입력장치는 사용자의 디바이스, 디바이스 내 APP 또는 서비스 제공자의 WEB이나 API 서버를 포함할 수 있으며, 입력방법은 사용자가 직접 입력하거나, 데이터의 연동 또는 API를 통해 불러오는 방법 등을 포함한다.

상기 고객의 유전자 검사 결과 정보에는 중성지방농도, 콜레스테롤, 혈압, 알코올 대사, 비만, 체지방률, 체질량지수, 복부비만(엉덩이허리비율), 혈당, 요산치, 비타민C 농도, 비타민D 농도, 마그네슘 농도, 칼슘 농도, 코엔자임Q10 농도, 철(철분) 농도, 칼륨 농도, 아연 농도, 비타민A 농도, 비타민B6 농도, 비타민B12 농도, 비타민E 농도, 비타민K 농도, 셀레늄 농도, 루테인&지아잔틴 농도에 대한 유전적 위험도 등급이 포함된다.

상기 분석부(120)의 유전자정보 분석부(123)는 상기 고객의 유전자 검사 결과 정보에 포함된 위험도 등급을 안심, 보통, 주의로 각각 1, 2, 3으로 표시한다.

건강상태 Phenotype 융합 분석 방법

상기 분석부(120) 중 건강상태 Phenotype 융합 분석부(124)는 생체나이 분석부(121)를 통한 결과와 생활습관 분석부(122)를 통한 결과를 융합 분석한다.

생체나이에 해당하는 설문 문항의 답변 결과와 생체나이의 등급으로 융합 분석하는데, 그 예로, 종합생체나이의 경우 상기 고객의 영양평가 설문 중 노화, 면역, 피부 건강, 눈 건강, 뼈 건강, 관절 건강, 소화 건강, 기억력, 신경 건강에 대한 문항에 대한 설문 답변 결과와 종합 분석하며, 종합생체나이가 매우나쁨의 등급이고 소화 건강이 가장 좋지 않음으로 분석되었을 경우 상기 고객은 소화 건강의 관리가 가장 필요한 것으로 분석할 수 있다.

건강상태 Phenotype/Genotype 융합 분석 방법

상기 분석부(120) 중 건강상태 Phenotype/Genotype 융합 분석부(125)는 생체나이 분석부(121)와 생활습관 분석부(122)의 결과를 융합분석한 건강상태 Phenotype 융합분석부(124)의 결과와 유전자정보 분석부(123)를 통한 결과를 융합 분석한다.

생체나이 항목인 비만체형나이, 심장나이, 간나이, 췌장나이, 신장나이 각각에 대입되게 상기 제5항의 유전자 분석 결과 중 유전자검사 항목을 로직 2와 같이 분류하여 위험 등급을 점수화하여 산출한다.

생체나이에 대한 유전적 위험도는 각각의 생체나이 항목에 해당하는 유전자검사항목을 분류하고 각 항목으로부터의 등급을 산출하는데, 심장나이는 중성지방농도, 콜레스테롤, 혈압, 비만체형나이는 비만, 체지방률, 체질량지수, 복부비만(엉덩이허리비율), 신장나이는 요산치, 췌장나이는 혈당, 간나이는 알코올 대사 항목의 유전자 등급으로 연산한다. 심장나이와 비만체형나이에 대해서는 로직 3에 따라 산출하여 이를 융합한 총 12가지 단계로 분석한다.

<로직 2>

<로직 3>

12가지 단계로 분석된 융합 분석 결과는 도면 2와 같이 평소생활유지형, 생활습관교정형, 적극예방필요형, 적극관리필요형의 4가지 종합 단계로 구분하여 건강상태 Phenotype/Genotype 융합 분석 결과로 시각화 한다(131).

영양상태 Phenotype/Genotype 융합 분석 방법

상기 분석부(120) 중 영양상태 Phenotype/Genotype 융합 분석부(126)는 생활습관 분석부(122)를 통한 결과와 유전자정보 분석부(123)를 통한 결과를 융합 분석한다.

먼저, 유전자검사항목 중 비타민C 농도, 비타민D 농도, 마그네슘 농도, 칼슘 농도, 코엔자임Q10 농도, 철(철분) 농도, 칼륨 농도, 아연 농도, 비타민A 농도, 비타민B6 농도, 비타민B12 농도, 비타민E 농도, 비타민K 농도, 셀레늄 농도, 루테인&지아잔틴 농도 항목에 대하여 안심, 보통, 주의로 유전적 위험도 등급을 나누고, 생활습관 분석 결과를 좋음, 나쁨 2단계로 분류하여 이를 융합한 총 6가지 단계로 분석한다.

6가지 단계로 분석된 융합 분석 결과는 도면 6과 같이 구분하여 영양상태 Phenotype /Genotype 융합 분석 결과로 시각화 한다(131).

맞춤 영양 솔루션 생성 방법

상기 출력부(130) 중 맞춤 영양 솔루션 생성부(132)는 분석부(120) 중 건강상태 Phenotype 융합 분석부(124), 건강상태 Phenotype / Genotype 융합 분석부(125), 영양상태 Phenotype / Genotype 융합 분석부(126)의 결과에 따라 맞춤 영양 솔루션을 생성한다.

12가지 단계로 분석된 건강상태 Phenotype/Genotype 융합 분석(125) 결과(131) 중 최하위점수 2가지 생체나이에 대하여 추천 등급을 생체나이가 0세 미만 시 권장 등급, 0세 이상 5세 이상 시 추천 등급, 5세 초과 시 적극 추천 등급으로 분류한 후 각 등급에서 50세를 전후로 두 가지 연령대로 분류하여 미리 정해진 기준에 따라 예시 3)과 같이 맞춤 영양 솔루션을 생성(132)한다.

예시 3)

도면 2에 따라 유전적 위험도 등급이 '안심'이고 생체나이 등급이 '매우좋음'인 1-1 단계가 최상위 점수이고, 유전적 위험도 등급이 '주의'이고 생체나이 등급이 '매우나쁨'인 4-3 단계가 최하위 점수이다.

생체나이와 유전적 위험도를 융합 분석하여 결과 생성(131) 시 최하위 점수 순으로 두 가지 생체나이를 뽑아내고, 최하위 점수로 선정된 생체나이는 각 세부 생체나이 중 나쁜 세부 생체나이를 집중적으로 관리할 수 있도록 도움을 주는 맞춤형 영양 성분을 추천한다(132).

그 예로, 심장나이가 최하위 점수일 경우 심장나이의 세부 생체나이인 혈압나이와 혈관나이 중 더 나쁜 나이에 해당하는 맞춤 영양 성분을 추천한다. 세부 생체나이가 동일할 경우 각 생체나이별 우선순위로 정해진 기준에 따라 추천한다.

6가지 단계로 분석된 영양상태 Phenotype/Genotype 융합 분석(126) 결과(131) 중 최하위 점수 순으로 2가지 단계에 속하는 영양소를 가장 보충이 필요한 영양성분으로 추천하며, 도면 6에 따라 유전적 위험도 등급이 '안심'이고 생활습관 등급이 '좋음'인 1-1 단계가 최상위 점수이고, 유전적 위험도 등급이 '주의'이고 생활습관 등급이 '나쁨'인 2-3 단계가 최하위 점수이다.

해당 추천 영양성분이 단일 항목일 경우 단일 항목의 영양 성분이 솔루션으로 제공되고, 2가지 이상 생성 시 멀티비타민으로 추천되고, 2가지 이상 생성 시의 하위 추천 그룹에 대해서는 미리 정해진 기준에 따라 맞춤 영양 솔루션을 생성(132)한다.

상기 생성(132)된 추천 성분이 단일 항목일 경우, 단일 항목의 영양 성분이 솔루션으로 제공되고, 2개 이상 생성 시 멀티비타민으로 추천되며, 2개 이상 생성 시의 하위 추천 그룹은 다음과 같다.

1) 비타민 A, 루테인&지아잔틴 포함 시 {눈건강제품} 추천

2) 비타민 B6, B12 포함 시 {B-complex} 추천

3) 칼슘, 마그네슘 포함 시 {칼슘제} 추천

상기한 분석 결과 및 맞춤 영양 솔루션이 생성되면, 상기 출력부(130)는 상기 현재의 건강 및 영양 상태(Phenotype)와 유전적 상태(Genotype)의 융합 분석을 통한 영양 추천 보고서 정보를 생성하고, 그 보고서 정보를 고객에게 제공할 수 있는 형태로 출력한다.

상기 고객에게 제공할 수 있는 형태로 출력함은 보고서 정보를 화면에 표시하거나 프린트 가능 한 파일 형식으로 제공하거나, API 형태로 제공함을 포함한다.

상술한 맞춤형 영양 성분 추천 솔루션을 산출하는 절차는 컴퓨터 프로그램을 통하여 구현되고 실시될 수 있음은 통상의 기술자에게 자명하며, 본 발명은 상기 컴퓨터 프로그램 및 그 프로그램이 탑재된 기록매체 및 그 프로그램을 탑재하여 상술한 절차들을 수행하는 컴퓨터 장치 및 서버를 포함한다.

본 발명은 또한, 상술한 방법과 절차를 수행하여 대상자(고객)에 대하여 맞춤형 영양 추천 솔루션을 산출하고 이를 대상자가 소지한 단말 장치로 통신 네트워크를 통하여 전송하는 시스템 및 서비스 서버를 포함한다.