A Study on the Exploring of Convergence R&D Areas Related to Aging and Comparative Analysis by Major Countries using Global R&D Funding Project Data Information

글로벌 연구개발 과제정보를 활용한 노화 관련 융합 R&D 영역 탐색 및 주요국 비교 분석에 관한 연구

Abstract

In the era of super-aged societies, research and development (R&D) projects related to aging are very important agenda for establishing the direction of future R&D planning and technological competitiveness in the country. In order to respond promptly to this agenda, it is essential to establish a national-level convergence R&D policy. In this study, we utilized the global R&D funding project data from major nations (US, Europe, Japan), and then standardized them with the same fields. To analyze the current status of global R&D related to aging, we performed cluster analysis based on the co-occurrence matrix to explore convergence R&D areas in the US, Europe, and Japan related to aging. In addition, comparative analysis by country suggested that different points on the interdisciplinary area and the convergence of aging-related R&D by each country. These results provide fundamental understandings for the status of convergence in aging-related global R&D, the current technology trends, and establish the direction and strategy of R&D policy.

1. 서론

전 세계적으로 과학기술 및 의학의 발달, 급속한 경제 발전, 건강 관리의 발전, 생활환경 개선 등으로 인해 인간의 기대 수명은 급속하게 증가하고 있으며, 이로 인해 사회⋅경제는 고령자 중심으로 변화하고 있다[1]. 인류의 수명이 늘어남에 따라 신경퇴행성질환을 겪고 있는 노인의 수가 급격히 증가하고 있으며[2], 이러한 질환으로는 시간이 지남에 따라 신경 세포의 진행성 퇴행 및 뇌의 정상적인 기능의 이상을 초래하는 치매를 발생시키는 알츠하이머병(Alzheimer’s disease), 파킨슨병 (Parkinson’s disease), 헌팅턴병(Huntington’s disease) 등이 있다(Hussain et al. 2018). 노화 관련 질환의 임상적 특징과 인구의 초고령화 사회의 급격한 성장 증가 추세를 고려할 때, 전반적인 의료서비스 비용, 건강보험의 재정부담, 사회 지원 시스템 개선 및 공공 인프라 확장 등 사회⋅경제적 부담을 가중시키고 있다[1,3].

세계 주요국들은 초고령화 사회에 대응하기 위한 노력의 일환으로 고령자 중심의 대책 마련과 노인질병 예방⋅치료 관련된 R&D 정책을 수립하고, 고령자 건강 관리 및 증진, 노화, 치매 등 의료 연구, 건강한 고령화 및 삶의 질을 향상시키는 생활환경 개선 연구, 장기요양시스템, 사회보장시스템 개발 등 다방면에서의 연구개발을 국가의 최우선 과제로 추진해오고 있다[1]. 초고령화 사회 대응을 위한 국가 차원의 노화 관련 R&D 프로젝트는 신성장 동력 창출 및 선도산업 육성 등 국가 미래 전략 및 과학기술 경쟁력 확보에도 직결된 문제이기 때문에, 노화 연구 관련 분야의 종합적인 연구개발 체계 구축, 관련 융합산업의 촉진 및 활성화, 각 부처 및 산하 기관의 정책적 협력의 중요성에 대한 인식 또한 매우 높아지고 있다[1,4-5].

많은 연구 결과에 따르면 미국, 유럽연합(EU) 및 일본은 노화 연구에 있어 과학 및 기술 발전에 중요한 역할을 해왔다[6-9]. 미국은 사회보장법, 노인복지법 등의 고령화 관련 주요 정책을 바탕으로 적극적인 고령화 문제의 해결방안을 위한 법⋅제도 정비를 추진하고 있으며, 국립보건원(NIH) 산하 연구기관을 중심으로 고령화 관련 질병에 대한 선도적인 연구를 추진하고 있으며[6], EU는 유럽집행위원회(EC)에서 European Innovation Partnership on Active and Healthy Ageing(EIP-AHA) 이니셔티브를 운영하고 R&D를 지원하고 있다[7]. 일본은 재생의료분야, 맞춤형 게놈의료, 정신⋅신경질환 등을 중심으로 노화 연구를 추진하고 있다[8].

이에 본 연구에서는 미국의 국립 보건원(NIH) 및 국립과학재단(NSF)에서 운영하는 연구개발 과제정보, Horizon 2020 예산으로 운영되는 유럽연합의 연구개발 공시 과제정보 (CORDIS), 일본의 문부과학성에서 운영하는 과학기술 연구개발 과제정보 (KAKEN)를 수집하고 다양한 항목의 관련 정보를 동일한 항목으로 표준화하였으며, 이후 과학기술 학술분류체계를 활용한 동시발생 매트릭스 기반 네트워크 분석을 적용하여 노화와 관련된 미국, 유럽 및 일본의 융합 R&D 영역을 탐색하는 연구를 수행하였다. 본 연구를 통해 주요 선진국의 노화 관련 R&D의 융합 영역을 파악하고, 각 국가별 비교분석을 통해 각 국가별 차별점을 제시함으로써, 향후 노화 관련 중장기적인 측면에서의 정책수립 및 다부처 협력기반의 체계적인 융합 R&D 방향성 마련을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다.

2. 데이터 수집 및 연구 방법론

본 연구에서는 노화 관련 글로벌 연구개발 과제를 분석하기 위하여, 해외 주요 국가별 (미국, 유럽, 일본) 기초연구와 관련된 과제 정보 DB로부터 공공 R&D 과제 정보를 수집하였다. 각 국가별 기초원천 기술에 대한 과제정보를 담고 있는 DB는 <Table 1>에 나타낸 바와 같이 각 국가에서 제공하는 시스템을 활용하여 수집하였으며, 국가별로 각기 다른 DB의 필드명을 표준화하는 작업을 통해 단일 데이터베이스(database)로 구축하였다[10,11]. 과제정보는 2012년∼2018년을 수행된 모든 과제를 대상으로 하였고, 수집된 총 과제정보는 919,361건이며, 국가별 과제 건수는 <Table 1>에 기술하였다.

Table 1. The data source and the number of global R&D funding project data of the major nations

해외 주요국(미국, 유럽, 일본)의 대규모 R&D를 유사 과제로 클러스터링하고 군집분석 및 국가별 비교분석을 하기 위해서 SCOPUS의 학술분류 체계인 All Science Journal Classification (ASJC) 코드를 동일 분류체계로 활용하였으며, 각 과제별로 ASJC를 부여하기 위해서 기계학습(machine learning) 방법을 활용하였다 ([10] 참고). 전체적인 데이터 구축 과정 및 ASJC 코드 부여 과정은 Fig. 1에 나타내었다.

Fig. 1 The process for establishment of global R&D project database and for allocation of ASJC codes to R&D funding project data

해외 주요국 (미국, 유럽, 일본)의 노화 관련 대규모 R&D 동향을 분석하기 위해 해당 기술 내용을 포함하는 주요 영문 키워드(aging, longevity, elderly, gerontology, geriatric, senescence, senile, neurodegenerative, dementia, alzheimer’s disease, parkinson’s disease)를 도출하여 이를 기반으로 검색식을 작성하였고, 검색 건수는 중복 및 노이즈를 제거한 결과 총 20,512건의 유효 R&D 과제 데이터를 <Table 2>와 같이 추출하여 최종 분석 대상 건수로 활용했다.

Table 2. Search terms of aging-related global R&D funding project data and the number of global R&D funding project data of the major nations

수집된 글로벌 R&D 과제의 융합 R&D 영역을 탐색하기 위해, 과학기술의 학술분류체계인 ASJC가 복합적으로 부여된 과제들의 영역을 조사하는 방법을 채택하였으며, Vantage Point® (Search Tech, Inc., US) 분석소프트웨어를 활용하여 ASJC 코드 간의 동시발생 매트릭스(co-occurrence matrix)를 구현하였고, 분석결과를 기반으로 VOSViewer (Leiden University, the Netherlands)를 활용하여 클러스터링 분석을 수행하였다[10,12]. 도출된 클러스터의 ASJC 코드 및 과제를 검토하면서 노화 관련 분야의 융합 R&D 영역을 파악하였다.

3. 노화 관련 융합 R&D 영역 발굴 및 세부 연구영역 분석 결과

ASJC 코드 동시발생 매트릭스에 의한 클러스터링 분석을 시각화로 구현한 결과는 <Fig. 2>에 나타낸 바와 같다. 동일 클러스터에 속한 ASJC 코드의 노드는 동일한 색을 나타내며, 노드의 크기는 ASJC 코드의 빈도수를 나타낸다. 노화 관련 융합 R&D 영역은 총 3 개의 클러스터(클러스터 1: 적색, 클러스터 2: 녹색, 클러스터 3: 청색)로 구성되며, 각 클러스터를 구성하고 있는 ASJC 코드는 각 클러스터에 속한 R&D 과제의 제목(Title) 및 초록(Abstract) 내용을 종합적으로 검토하여 파악하였다. 클러스터 1은 적색 노드로 구성된 클러스터로, 다른 클러스터들 중간에 위치하여 클러스터 사이를 매개하고 있는 역할을 하고 있다. 이 클러스터는 총 111개의 ASJC 학제와 연관되어 있으며, 빈도수가 높게 나타난 주요 분야로는 Biomedical Engineering (ASJC: 2204), Health Informatics (ASJC: 2718), Health Information Management (ASJC: 3605), Medical Laboratory Technology (ASJC: 3607), Clinical Biochemistry (ASJC: 1308) 등이 있으며, 그 밖에 Agricultural and Biological Sciences (ASJC: 1101), Chemical Health and Safety (ASJC: 1504), Biophysics (ASJC: 1304), Biomaterials (ASJC: 2502), Physiology (ASJC: 1314) 등의 연구 분야로 이루어져 있다. 과제 정보 세부내용과 함께 살펴보았을 때, 뇌졸중, 치매, 파킨슨병, 간질 환자 증상 치료/완화 및 관리를 위한 헬스케어 의료기기 플랫폼 개발 등의 융합 R&D 프로젝트가 주를 이루고 있는 영역임을 확인할 수 있다. 클러스터 2는 녹색 노드들이 모인 클러스터로 총 72개의 ASJC 학제와 연관되어 있으며, 빈도수가 크게 나타난 주요 분야로는 Family Practice (ASJC: 2714), Pulmonary and Respiratory Medicine (ASJC: 2740), Clinical Neurology (ASJC: 2728), Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics (ASJC: 3001), Gerontology (ASJC: 2909) 등으로 나타났다. 이 영역은 알츠하이머병, 파킨슨병, 비만 및 당뇨병, 심장질환 관련 메커니즘 연구, 상기 질환의 예방 및 추적 관리를 위한 지역 및 공중 보건 프로그램, 질환의 다양한 병리기전 및 위험인자와의 상호작용 및 영향에 대한 융합 영역이라고 파악할 수 있다. 청색 노드로 구성된 클러스터 3은 총 61개의 ASJC 학제로 구성되어 있는 클러스터로, 주요한 ASJC 코드는 Biochemistry, Genetics and Molecular Biology (ASJC: 1301), Ageing (ASJC: 13 02), Molecular Medicine (ASJC: 1313), Geriatrics and Gerontology (ASJC: 2717), Neuroscience (ASJC: 2801), Cellular and Molecular Neuroscience (ASJC: 2804), Geriatrics and Gerontology (ASJC: 2717), Cognitive Neuroscience (ASJC: 2805), Pharmaceutical Science (ASJC: 3003) 등이 있다. 이 분야는 노화 유전자의 통합분석에 의한 퇴행성 질환의 병리학적 메커니즘 규명, 질환 원인 유전자 또는 단백질의 세포 내 분자 제어 메커니즘 기반의 진단 및 치료기전 규명, 약물 개발 및 역학 연구에 관련 연구들이 다수를 차지하고 있다.

Fig. 2 Clustering analysis based on ASJC of aging-related global R&D funding project

글로벌 R&D 과제 정보의 제목(Title) 및 초록(Abstract)의 키워드를 대상으로 유사도에 의한 클러스터링 분석을 시각화로 구현한 결과는 <Fig. 3>에 나타내었다. 적색 클러스터에서는 brain, function, mechanism, molecular, model, cell, signal, pathway, human, neuron, neural, ischemia, injury, stem 등의 키워드가 나타났으며, 이는 뇌신경 모델시스템에서 뇌기능의 분자신호전달 메커니즘 연구, 뇌허혈 등 뇌손상 모델에서의 줄기세포 보호효과 연구 등과 관련된 연구개발 과제들로 클러스터링 된 것으로 유추된다. 녹색 클러스터에서는 dementia, patient, cognition, stroke, clinic, develop-, therapi-, effect, behavior, older, improve, adult 등의 키워드가 나타난 것으로 보아, 뇌졸중, 치매 등 고령자 환자에서의 임상적 특성 및 행동, 치료, 평가 방법, 치료, 케어 등과 관련된 연구개발 과제들로 구성된 것으로 분석된다. 청색 클러스터에서는 alzheimer, parkinson, disease, pathology, target, tau, treatment, neurogegenerative, drug, biomaker, early, diagnosis, vascular, approach 등의 키워드가 나타났으며, 이는 알츠하이머병, 파킨슨병과 같은 신경퇴행성질환을 표적으로 하는 조기 진단, 신약 개발, 치료법 등과 관련한 연구과제들로 구성된 것으로 보인다.

Fig. 3 Clustering analysis based on keyword of aging-related global R&D funding project

미국의 연구개발 과제정보를 대상으로 수행한 ASJC 코드 동시발생 매트릭스에 의한 클러스터링 분석을 시각화로 구현한 결과는 <Fig. 4>에 나타낸 바와 같다. 적색 클러스터는 Biomedical Engineering (ASJC:2204), Health Information Management (ASJC:3605), Medical Laboratory Technology (ASJC:3607)가 주요학제로 나타났으며, 녹색 클러스터는 Biochemistry, Genetics and Molecular Biology Biochemistry (ASJC:1301), Biochemistry (ASJC:1303), Molecular Medicine (ASJC:1313), 황색 클러스터는 Ageing (ASJC:1302), Cellular and Molecular Neuroscience (ASJC:2804), Geriatrics and Gerontology (ASJC:2717), 청색 클러스터는 Family Practice (ASJC:2714), Endocrinology, Diabetes and Metabolism (ASJC:2712), Drug guides (ASJC:2909)가 주요 학제로 나타났다. 미국의 경우 4개의 클러스터 분포가 상대적으로 고르게 나타났으며, 유럽과 일본과 비교하여 융합 R&D 과제 특성을 살펴보면, R&D 프로젝트가 상대적으로 다양한 학제로 구성되어 있음을 알 수 있다. 주요 R&D 수행기관으로는 MASSACHUSETTS GENERAL HOSPITAL, THE JOHNS HOPKINS UNIVERSITY, UNIVERSITY OF CALIFORNIA SAN FRANCISCO, STANFORD UNIVERSITY, COLUMBIA UNIVERSITY HEALTH SCIENCES 등이 있다. 주요 융합 R&D 연구영역으로는 알츠하이머병, 파킨슨병, 헌팅턴병 등 신경퇴행성 질환의 유전학적, 병리학적 기반의 메커니즘 규명 및 치료요법 관련 융합 연구가 주를 이루고 있으며, 그 외 신경퇴행성 질환의 임상학적 연구의 국가적 데이터 관리, 당뇨병성 망막병증에 대한 억제 요법 등이 있다.

Fig. 4 Clusters of interdisciplinary research on aging-related R&D funded by the US

유럽연합의 연구개발 과제정보를 대상으로 수행한 ASJC 코드 동시발생 매트릭스에 의한 클러스터링 분석을 시각화로 구현한 결과는 <Fig. 5>에 나타낸 바와 같다. 적색 클러스터는 Medical Laboratory Technology (ASJC:3607), Pharmaceutical Science (ASJC:3003), Structural Biology (ASJC:1315)가 주요학제로 나타났으며, 녹색 클러스터는 Biomedical Engineering (ASJC:2204), Health Information Management (ASJC:3605), 황색 클러스터는 Molecular Medicine (ASJC:1313), Ageing (ASJC:1302), Neuroscience (ASJC:2801)가 주요 학제로 나타났다. 유럽의 경우, 빈도수가 많은 ASJC로서 Biomedical Engineering (ASJC:2204)과 Neuroscience (ASJC:2801) 관련 프로젝트가 다수 차지하고 있는 것으로 나타났다. 주요 R&D 수행기관으로는 UNIVERSITY COLLEGE LONDON, THE CHANCELLOR, MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF OXFORD, INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET DE LA RECHERCHE MEDICALE, THE UNIVERSITY OF BIRMINGHAM, MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV 등이 있다. 주요 융합 R&D 연구영역으로는 신경퇴행성 질환 관련 연구, 뇌졸중 질환 관련 줄기세포를 이용한 치료 연구, 재생 및 정밀의학 등의 임상연구, 심혈관 질환에 대한 융합 R&D 프로젝트가 수행되고 있음을 확인할 수 있다.

Fig. 5 Clusters of interdisciplinary research on aging-related R&D funded by the EU

일본의 연구개발 과제정보를 대상으로 수행한 ASJC 코드 동시발생 매트릭스에 의한 클러스터링 분석을 시각화로 구현한 결과는 <Fig. 6>에 나타낸 바와 같다. 적색 클러스터에서는 Ageing (ASJC:1302), Clinical Neurology (ASJC:2728), Health Informatics (ASJC:2718), Biophysics (ASJC:1304), Cellular and Molecular Neuroscience (ASJC:2804), Neuroscience (ASJC:2801), Medical Laboratory Technology (ASJC:3607), 녹색 클러스터에서는 Family Practice (ASJC:2714), Complementary and alternative medicine (ASJC:2707), Pulmonary and Respiratory Medicine (ASJC:2740), Gerontology (ASJC:2909), Pathophysiology (ASJC:2918)가 주요 학제로 나타났다. 일본의 경우 대다수 R&D 프로젝트가 동시발생 ASJC로 구성되어 졌으며, 노화 관련 단백질 및 병리학적 메커니즘 연구와 단백질 제어를 통한 노화 억제 연구, 치매로 인한 우울증 관련 연구, 치매 예방을 위한 의료보건 시스템 구축에 대한 융합 R&D 연구들이 다수 차지하고 있다. 주요 수행기관으로는 THE UNIVERSITY OF TOKYO, OSAKA UNIVERSITY, TOHOKU UNIVERSITY, JUNTENDO UNIVERSITY, KYOTO UNIVERSITY 등이 있다.

Fig. 6 Clusters of interdisciplinary research on aging-related R&D funded by the Japan

4. 결론

본 연구에서는 글로벌 주요국 연구개발 과제 데이터를 활용하여 노화 관련 융합 연구개발 연구 영역을 조망하기 위해 동시발생 매트릭스 기반의 클러스터링 분석을 수행하였으며, 미국, 유럽 및 일본 등 주요 국가별 융합 R&D 연구 특징, 융합 R&D 영역 및 주요 수행기관에 대해 조사하였다. 미국의 경우, 융합 R&D 영역의 다학제적 특징이 매우 두드러지며, 신경퇴행성 질환의 병인 기전 규명을 통한 치료요법 개발 연구가 매우 활발하게 진행되고 있으며, 유럽의 경우 줄기 세포를 이용한 노화 질환의 재생 연구가 특징적으로 나타났다. 일본은 일반적인 노화 기초연구를 비롯하여 치매로 인한 사회적 문제인 우울증 관련 연구, 치매 예방을 위한 의료보건 시스템에 대한 융합 R&D 연구가 다수를 차지하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 통해 노화 관련 기초⋅응용⋅임상연구 등 다양한 연구 집단의 전문가들은 선진국 연구개발 동향을 거시적 측면에서 조망할 수 있으므로, 향후 노화 관련 분야에서의 중장기적인 융합 R&D 기획을 위한 타당한 근거 확보 및 체계적인 방향성 수립에 필요한 객관적인 정보를 신속하게 확보하는데 기여할 수 있다.

본 연구의 한계점으로는 ASJC 코드 간의 동시 발생 매트릭스 분석을 수행하기 위해 주요국 R&D 과제에 기계학습 방법을 통해 일괄적으로 부여된 5개의 ASJC 코드 추출에 따른 노이즈 발생의 가능성이 존재한다는 점이다. 향후 연구에서는 빅데이터를 활용한 기계학습 기반의 ASJC 코드 분류의 최적화 방법을 고안하여, 노이즈 발생으로 인한 영향을 최소화하는 방안을 보완해야 할 것이다. 또한, 세부적인 R&D 항목까지도 비교 분석할 수 있는 지표 및 방법론을 개발하고 구현해낸다면, 향후 융합 R&D 기획 과정에서 추가적인 의사결정에 도움이 될 수 있는 실용적인 방법론이 될 수 있을 것이다.