유전체 비즈니스의 성장: 영양 유전체
가까운 미래의 식습관
라이언은 최근 일반 건강 검진의 일환으로 전체 유전자(게놈) 정보를 해독했다. 그의 부모는 라이언이 카페인을 어떻게 대사 하는지에 대한 약리 유전학적인 개요뿐만 아니라, 그가 먹어야 하는 음식과 어떤 종류의 음식을 피해야 하는지에 관한 영양 유전체(nutrigenomics) 관련한 보고서를 받았다. 라이언이 성인이 되었을 때, 부모님은 그의 건강 데이터를 저장하는 클라우드에 대한 액세스 권한을 넘겨주었고, 지금은 자신의 식단 선택에 대한 책임이 있다고 말했다. 라이언이 커피 원두를 사러 매장에 갔을 때, 카페인을 효과적으로 처리할 수 없다는 유전적 성향을 스마트폰을 통해 알림을 받았고 커피 구매에 대해 망설였지만, 처음에는 말도 안 되는 일이라 생각했다. 하지만, 구입한 커피를 마신 후 새벽 4시까지 잘 수 없었다. 그 후로, 스마트폰으로 음식과 관련된 알림이 나타나면 그 조언을 자연스럽게 받아 드리게 되었다. 가상으로 풀어낸 이야기지만, 언제, 무엇을 그리고 어떻게 먹어야 하는지에 대한 영양 유전체가 미래를 형성하는 것을 상상하는 방식이다. 이러한 시나리오가 현실화되기까지 아직 멀리 떨어져 있고, 필자를 포함한 대부분의 사람들은 무엇을 언제, 어떻게 먹을지에 대해 모르지만, 최근 몇 년 동안 영양 유전체가 우리 문 앞을 두드리기 시작했다.
"누군가에게는 음식인 것이 다른 이에게는 쓴 독이다"
영양 유전체에 대한 연구가 등장하기 이전부터 음식이 사람에 따라 다르게 영향을 미친다는 생각을 가지고 있었으며, 최근에는 이러한 현상에 대한 이유를 설명할 수 있는 단계까지 이르게 되었다. 유전자 변이는 개인의 유전자 수준에서 1,300 base에서 약 1 개씩 변하기 때문에, 나와 다른 사람의 유전자 정보를 비교해 보았을 때 약 99.97 퍼센트를 공유하게 된다. 따라서, 사람들 사이의 모든 차이는 나머지 0.03 % 에서 발견되어야 하며, 실제 차이는 수천 개의 단일 뉴클레오티드 변형을 의미하는 것이다. 간단히 말해, 일반적으로 유전체학 및 영양 유전체학은 유전 지도를 보고 자신의 고유한 방식으로 환경에 반응하는 경향을 설명하려고 노력한다. 따라서, 영양 유전체는 유전체 정보를 바탕으로 섭취하는 음식과 어떻게 상호 작용하는지에 관한 것이며, 더 나아가 단백질과 다른 대사 물질이 우리가 먹는 음식에 어떻게 반응하는지에 대한 총체인 것이다. 더불어, 웨어러블 및 사물 인터넷 기기들을 통해 개인의 라이프로그 데이터의 수집이 가능해지면서 개인에게 맞춘 최적의 솔루션을 제공해 주기 위해 진화하고 있다.
[Source: 도듬의료생활협동조합]영양 유전체 기반의 회사들
유전체 정보를 바탕으로 다이어트를 하고 싶다면 검사 서비스를 집에서 편리하게 주문할 수 있다. 그런 다음 필요한 타액 또는 혈액 샘플 키트를 보내고 신장, 체중 및 허리둘레와 같은 일련의 신체 측정 지표와 운동하는 것과 같은 생활 습관을 제공하는 것으로 사용자의 상태에 가장 적합한 음식을 개인별로 계획할 수 있게 된다. 이렇듯 개인의 유전체 데이터를 포함한 헬스 데이터를 활용한 푸드테크 산업은 앞으로의 성장 가능성을 기대해 볼 수 있을 것이다.
[Habit: Personalized Nutrition Designed for Better Health & Weight loss]
Habit은 영양과 관련 있는 70여 개에 달하는 유전형 정보와 표현형 정보를 활용하여 개인화된 행동 계획과 코칭 서비스를 지원하며, 개인 맞춤 식단을 만들어 배달함으로써 개인 맞춤형 서비스에 다가서고 있다 (1). 이러한 프로세스는 유전/표현형의 결과를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하여 사용자의 이상적인 식단을 결정하게 되고, 이를 바탕으로 다이어트 코치와 맞춤형 식단 배달 서비스를 제공하고 있다. 또한, 사용자의 진행 상황에 대한 모니터링과 관련 소셜 네트워킹을 할 수 있도록 앱 서비스를 제공하며, 꾸준히 사용자들이 정보를 활용할 수 있도록 유도하고 있다. 더불어, 과학적 증거를 바탕으로 사업을 보완하기 위해 Habit은 유럽의 독립 연구기관인 TNO와 파트너 관계를 맺었으며, CLIA 인증 실험실과 함께 과학 자문위원회 등을 활용하고 있다.
[Source; Habit][Arivale: Personalized Health Coaching]
Arivale은 DNA, 혈액, 마이크로바이옴 분석 결과와 라이프로그를 기록할 수 있는 웨어러블 디바이스를 제공하고 있다 (2). 외부 임상 파트너사인 LabCorp에 의해 유전형과 표현형 데이터들이 분석되고, Fitbit으로부터 얻어지는 라이프로그 데이터(활동, 심박, 수면 등)들이 Dashboard를 통해 연결되어 사용자에게 건강한 삶을 영위할 수 있도록 통합적인 데이터를 제공한다. 또한, 사용자는 앱을 다운로드하고 온라인 평가를 완료하여 목표, 건강 기록 및 라이프 스타일, 스트레스 수준, 성격 및 행복을 공유할 수 있도록 하였으며, 이를 통해 코치와 쉽게 의사소통을 하고, 지속적으로 상태를 자각할 수 있도록 하여 습관을 변화시킬 수 있도록 서비스를 제공하고 있다. 이들의 사업 방향은 각 사용자 별로 개인화된 데이터 클라우드를 만들어 서비스를 진행해 주는 것으로 보여, 향후 빅데이터와 AI를 활용한 서비스로 발전할 것으로 예상된다. 필자는 가장 기본적인 Arivale의 DNA 유전자 검사를 의뢰하여 다이어트와 관련된 정보를 가지고 있다. 한 가지 검사 결과를 살펴보면, 유전적으로 당 감수성이 높음을 알 수 있다. 즉, 다른 사람들보다 만족감을 충족시키기 위해 더 많은 설탕이 필요할 수 있음을 뜻하는 것이다. 아쉽게도 Arivale의 코칭 서비스는 지리적 한계 때문에 받을 수는 없지만, 아마 이러한 유전적 요소들을 고려하여 영양에 대한 서비스를 진행하지 않을까 생각된다.
[Source: Arivale- 필자의 검사 결과][23andme: DNA Genetics Testing & Analysis]
23andme는 필자뿐만 아니라 많은 분들이 알고 계시는 개인 유전체 분석 회사이다 (3). 이제는 단순 유전자 분석 결과만을 제공해주는 것에서 벗어나, 실제적인 라이프 스타일을 코칭해 주는 영역에 다가서고 있다. 최근에는 Lark와 협력하여 인공지능 기술과 유전자 정보를 기반으로 디지털 건강 코칭을 제공하고 있으며, 영양 유전체와 관련해서는 전문가들이 유전자 정보 기반에 음식에 대한 가이드를 제시해 주고, 먹는 식사 내용에 대해 피드백을 주어 행동에 변화를 줄 수 있도록 프로그램을 제공하고 있다.
[Source: 23andme]아래 데이터는 필자의 유전자 정보로 Lark가 제공하는 구독형 웰니스 프로그램의 기반이 되는 데이터들이다. 실제 영양과 관련된 것들에 대한 개인의 성향을 파악하고, 실제적인 가이드를 제공해 주고 있다.
[Source: 23andme, 필자의 유전자 검사 결과][Nutrio]
AI 기반 영양 분석 플랫폼인 Nutrio는 특정 음식이 개인의 신체에 미치는 영향을 디지털 방식으로 나타내는 "FoodPrint Report"를 제공하고 있으며, 웨어러블을 통해 수집된 사용자의 건강 정보를 수집하여 포도당 수치와 같은 건강 지표에 식품이 미치는 영향에 분석하고 있다 (4).
[Source: Nutrio]글을 마치며...
영양 유전체와 관련된 많은 회사들이 이제는 단순히 유전자 정보만을 제공해 주는 것에서 한발짝 더 나아가, 생활 속에서 정보를 활용할 수 있는 솔루션을 제공해 주는 방식으로 비즈니스의 방향을 확장해 나가고 있다. 개인이 이용 가능한 정보를 바탕으로 코칭을 받는다면, 조금 더 건강한 삶을 누릴 수 있지 않을까? 기술의 발전과 새로운 과학적 발견을 통해 앞으로 우리가 무엇을 먹고 어떻게 먹어야 하는지 더 잘 알게 될 것이다. 영양과 관련하여 포화된 시장에서 영양 유전체는 우리가 어떻게 먹어야 하는지, 먹어서는 안 되는지에 대한 통찰력을 얻는 또 다른 수단이 될 수 있을 것이다.
참고자료
3. https://you.23andme.com/public/lark
