[해외DS] 데이터로 더 오래, 더 건강하게 살기 (3)

행동 과학 및 코칭, 과학적 웰니스 프로그램의 또다른 핵심 구성 요소 플라시보 효과와 노시보 효과로 보는 ‘마음가짐’의 중요성 과학적 웰니스 확산되려면 실질적 문제 해결하고 소비자가 가치 깨달아

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[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (MDSA R&D)에서 영어 원문 공개 조건으로 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

각자가 보유하고 있는 방대한 분자 데이터를 활용하면 정확하고 개인화된 치료를 통해 건강을 지킬 수 있습니다./사진=Jonathan Knowles/Getty Images

[해외DS] 데이터로 더 오래, 더 건강하게 살기 (2)에서 이어집니다.

과학적 웰니스에서의 행동 과학

데이터만으로는 인간의 행동을 바꿀 수 없습니다. 건강한 사람들이 삶을 변화시키도록 하려면, 웰니스 프로그램에는 데이터 말고도 다른 무언가가 있어야 합니다. 따라서 행동 과학과 코칭은 과학적 웰니스 프로그램의 핵심적인 구성 요소입니다.

코칭은 사람들이 자신만의 보다 큰 ‘비전’을 위한, 달성 가능한 목표를 설정할 수 있게 동기를 부여하고, 책임/건강 교육을 시행하며 인지 재구성 툴을 제공합니다. 비전은 “왜 건강해지고 싶은가?”라는 질문에 대한 개인의 대답에서 시작되는데, 이러한 비전과 멀티오믹 데이터에 기반해 일련의 단기적이고 구체적이며 실행 가능한 목표를 설정하게 됩니다. 하루에 마시던 탄산음료 두 잔을 탄산수로 바꾸고, 일주일에 세 번 저녁 식사 후 15분간 산책을 하고, 마음챙김 앱(mindfulness app)을 다운받아 사용하는 것처럼 별로 힘들지 않은 목표 말입니다. 매일 밤 자기 전까지 각각의 목표를 달성했다면 원하는 웰니스 상태에 도달하기 위한 새로운 목표가 추가됩니다.

사진=Scientific American

‘마음가짐’은 우리의 건강과 건강한 행동에 대한 믿음을 뜻하는데, 웰니스의 중요한 요소입니다. 자기가 동년배 사람들보다 건강한 편이라고 믿는 이들은 실제로 더 장수하고, 질병에 덜 걸리는 경향을 보입니다. 그 ‘믿음’의 진실성 여부와 관계없이 말입니다. 이러한 ‘플라시보 효과’는 라이프 스타일 변화에도 적용됩니다. 스탠포드 대학의 한 연구에서는 일하면서 수행하는 신체 활동이 정부의 일일 운동 지침을 충족한다는 이야기를 들은 호텔 청소부는 대조군에 비해 체중과 혈압이 줄어드는 경향을 보였습니다. 실제로 이들의 일상 생활이나 식단에 가시적인 변화가 없었음에도 이런 결과가 나온 겁니다.

‘노시보(nocebo) 효과’는 환자가 부작용이 발생할 것이라고 ‘믿어서’ 약물이나 요법으로 인한 부작용이나 증상이 나타나는 상황을 뜻하는 용어로, 마음가짐의 또 다른 중요한 측면입니다. 피부 알레르기 반응을 일으킨다고 ‘믿는’ 물질로 알레르기 테스트를 받은 사람의 테스트 부위에서 발진과 종기가 실제로 관찰됐지만, 사실 그 물질은 평범한 물이었던 사례가 노시보 효과의 전형적인 예시입니다.

노시보 효과는 영양 측면에서 흔하게 발생합니다. 장이 감정 및 인지 패턴에 굉장히 예민하기 때문입니다. 예를 들면, 체강(celiac) 질병은 밀 및 기타 곡물에 존재하는 단백질 글루텐에 대한 과민증을 유발하는 자가면역 질환입니다. 하지만 많은 사람들은 실제로 이 질병이 없어도 자기가 글루텐에 민감하다고 생각하는데, 이들이 실제로 글루텐을 섭취하면 다양한 증상이 발생합니다. 놀랍게도 글루텐 섭취를 중단하면 이런 증상은 사라지죠. 연구 결과 ‘마음가짐’이 종종 이러한 반응을 주도한다는 것이 밝혀졌습니다. 자기가 글루텐에 민감하다고 생각하는 사람들에게 실제로는 글루텐이 없는 빵을 주면서 이 빵에는 글루텐이 포함돼 있다고 이야기하면, 이들에게는 글루텐 빵을 먹었을 때와 동일한 증상이 나타납니다. 마찬가지로, 글루텐이 포함된 빵을 주면서 글루텐이 없다고 이야기하면 아무런 증상이 나타나지 않습니다.

행동 변화의 핵심은 마음가짐의 ‘힘’과 우리의 웰니스 목표를 돕거나 방해할 수 있는 ‘능력’을 인식하고, 마음의 유익한 측면을 최대한 활용하는 것입니다. 건강 코칭에서는 의학적 플라시보 효과처럼 ‘감사하는 질문’과 같은 긍정적 심리학 전략을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 사람들은 자신의 약점이나 성공을 방해하는 요소가 아닌, 자신의 강점과 효과에 집중하게 됩니다. 예를 들어, 코치는 누군가에게 식습관을 성공적으로 바꿨던 경험과 그 성공 요인, 혹은 어떤 운동이 좀더 즐겁고 지루하지 않은지 생각해 보라고 지시할 수 있습니다. 그냥 이런 질문을 깊게 생각해 보기만 해도, 그 사람은 종종 문제 해결과 성공에 도움이 되는 좀더 긍정적이고 창의적인 사고 방식을 갖추게 됩니다.

하지만 그렇다고 해서 데이터 본연의 힘을 간과하면 안 됩니다. 개선되는 징후가 있는지 데이터를 정기적으로 재확인하는 작업은 사람들이 새로운 ‘건강한’ 행동을 지속하거나 강화하도록 동기를 부여하기 때문에 중요합니다. 예를 들면 식습관과 운동 개선은 콜레스테롤 및 혈당 수치를 변화시키고, 스트레스 관리 개선은 코르티솔 수치를 줄입니다. 처음에는 코칭 및 행동 변화 참여도가 낮았던 사람이 숫자가 변하지 않는 것을 확인한 뒤 적극적으로 변화하는 경우도 있습니다.

과학적 웰니스의 확장

과학적 웰니스가 널리 이용되기 위해서는 상당한 양의 ‘실질적인’ 문제를 해결해야 합니다. 우선 데이터 및 행동 프로토콜을 표준화해야 합니다. 새로운 법률과 규정이 만들어져야 맞춤형 웰니스를 표준 의료 관행에 통합할 수 있습니다. 사람들은 이러한 접근 방식이 가치 있다는 점을 스스로 확인하고 받아들여야 합니다. 또한 다양한 데이터 유형과 패턴을 분석하고 통합하는 작업에는 신기술이 중요한 역할을 합니다. 인공 지능 접근 방식은 수백만 명이 행동 코칭을 받을 수 있게 할 것입니다. 이런 건 인간 코치만으로는 불가능합니다.

현재는 웰니스에 대한 지식의 빈 부분을 채우는 연구에 집중하고 있습니다. 예를 들면, 건강과 질병에 영향을 미치는 유전적 변이에 대한 기존 지식은 대부분 유럽 인구를 대상으로 합니다. 따라서 비유럽인에게도 같은 지식이 적용될지는 확실하지 않습니다. 하지만 앞으로 몇 년 동안 ‘유전체학 및 역학을 사용한 다민족 인구 구조(multiethnic Population Architecture using Genomics and Epidemiology, PAGE)’ 연구, H3Africa(the Human Heredity & Health in Africa) 이니셔티브, 2009 HUGO Pan-Asian SNP Consortium에서 확장된 아시아인 연구 등의 대규모 게놈 연구에서 비유럽 중심적 인종 및 민족 집단의 게놈 정보 통합을 가능하게 하는 데이터가 나올 가능성이 높습니다.

또한 우리는 장내 마이크로바이옴 조절을 위한 개입에 대해 더 많이 알아야 합니다. 가장 일반적인 접근 방식은 생활 방식 변화(식이 요법, 운동, 스트레스) 또는 프로바이오틱스 보충제입니다. 예를 들어, 고섬유질 식품을 더 많이 섭취하면 보통 장내 미생물의 다양성과 전반적인 건강이 집단(population) 수준에서 향상됩니다.

한편 맞춤형 권장 사항을 제공할 수 있을 만큼 충분한 정보는 최근에 와서야 얻기 시작했습니다. 일례로 우리는 이제 TMAO(trimethylamine-N-oxide)라는 대사산물이 심장병과 관련이 있다는 것을 알고 있습니다. 장에 있는 특정한 박테리아가 붉은 고기나 특정한 다른 음식을 먹었을 때 TMAO의 전구체를 생성하는데, 개인에게 이러한 박테리아가 있는지 확인하면 심장 건강에 최적화된, 개인별 붉은 고기 섭취 권장량을 제시할 수 있습니다.

요즘에는 장내 미생물 군집을 혈당 수준 및 당뇨병 위험과 연결하는 분야가 떠오르고 있는데, 이 역시 중요합니다. 이스라엘 Weizmann Institute는 최근 제2형 당뇨병을 새롭게 진단받은 사람들을 상대로 개인의 장내 마이크로바이옴에 맞게 특별히 맞춤화된 식단과 건강한 지중해식 식단의 효과를 비교하는 연구를 수행했습니다. 연구진은 마이크로바이옴 맞춤형 식단을 따른 참가자 중 61%에서 혈당 수치가 현저히 낮아지고 당뇨병이 완화되는 효과를 확인했습니다. 즉, 개별화된 식단을 만들기 위해 특정한 마이크로바이옴 데이터를 사용할 수 있고 그렇게 한다면 섬유질이 풍부한 지중해식 식단보다 나은 결과를 얻을 수 있다는 것입니다.

웨어러블 기기는 과학적 웰니스에 중요한 역할을 할 것입니다. 시장에는 거의 900종에 이르는 다양한 장치와 웨어러블 센서가 출시돼 있습니다. 신체 활동과 심박수를 측정하는 스마트워치와 수면, 자율신경계 기능, 혈중 산소 및 포도당을 측정하는 장치 등이 여기에 포함됩니다. 현재 이 기술이 웰니스 목적으로 자주 사용되는 건 아닙니다. (지금은 인간의 몸이 아닌, 자동차를 위한 센서가 더 포괄적이고 정확한 듯합니다.) 하지만 이러한 ‘결함’은 학계와 산업계 모두가 상당한 투자와 지속적인 연구를 이어가면서 해결되고 있습니다. 식이 섭취량과 식이 요법이 주요 건강 지표에 미치는 영향을 자동으로 측정하는 기술이나, 불안 혹은 우울증을 감지하고 그에 맞는 행동 중재를 제공하는 정신 건강 응용 프로그램, 월경 주기·가임력(fertility)·임신 관련 요인을 추적하는 여성 건강 관련 웨어러블 같은 신기술이 개발되고 있는 겁니다.

과학적 웰니스 개입을 임상에 적용한다는 측면에서 대사체학(metabolomics)과 단백질체학(proteomics)은 아직까지 뒤처져 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 두 가지 유형의 데이터는 엄청난 과학적 통찰력을 제공하고 있습니다. 예를 들어 스탠포드 대학의 한 연구팀은 최근 운동 중에 생성되고 식욕을 억제하는 역할을 하는 대사산물 Lac-Phe(N-lactoyl-phenylalanine)에 대한 연구 결과를 발표했습니다. 동물 실험 결과, Lac-Phe를 투여하면 음식 섭취가 50% 억제되고 체중이 감소하는 효과가 있었습니다. 하지만 이것이 실제로 임상에 활용되기까지는 인체 안전성과 효능에 대한 충분한 데이터가 필요하기 때문에 몇 년은 걸릴 것입니다. 임상 및 중개(translational)에 대한 단백질체학적 발견은 보통 웰니스가 아닌, 임상 의학이나 종양학 분야에서 이루어졌습니다.

개인의 건강을 정의하고 최적화하며, 중요한 과학적인 사실을 발견하는 기회를 만들어낸다는 측면에서 과학적 웰니스의 ‘약속’은 분명합니다. 하지만 안타깝게도 소비자들은 데이터 중심 웰니스와 예방에 돈을 쓰고 싶어하지 않는 것 같습니다. 소비자와 돈을 내는 사람들이 위험 요인을 식별하고 ‘아직 되돌릴 수 있을 때’, 즉 조기에 질병을 ‘전환’하는 일의 가치를 깨닫기 전에는 과학적 웰니스가 빠르게 확산될 수 없을 것입니다. 만약 정부가 Pioneer 100 및 Arivale의 연구와 유사한 과학적 웰니스 연구에 재정적 지원을 한다면 그 시점이 빨라질 수도 있습니다.

과학적 웰니스는 정밀 의학의 기초가 됩니다. 그렇기 때문에 이 두 분야의 이점과 기회를 완전히 이해하는 건 어느 하나라도 빠지면 불가능합니다. 하지만 과학적 웰니스는 비용과 마음가짐에 있어서의 몇 가지 창의적인 솔루션을 통해 모든 사람이 누릴 수 있는, 치료의 표준이 될 수 있습니다.

사진=Scientific American
사진=Scientific American
사진=Scientific American

BEHAVIORAL SCIENCE IN SCIENTIFIC WELLNESS

Data alone does not change human behavior. To get otherwise healthy people to make changes in their lives, a wellness program cannot rely solely on its data. For this reason, behavioral science and coaching were key components of our scientific wellness program.

Coaching provides motivation, accountability, health education and cognitive restructuring tools to support people in setting achievable goals in service of a larger, personal vision. The vision starts with a person’s answer to the question, “Why do you want to be well?” Flowing from that vision and from the multiomic data are a series of short-term, specific and actionable goals: swap out two sodas per day with sparkling water, walk for 15 minutes after dinner three times this week, download a mindfulness app and use it every evening before bed. As each goal is reached, new goals are added to bring the person toward their desired state of wellness.

Mindset—what we believe about our health and our healthy behaviors—is an important element of wellness. People who believe they are healthier than others of their same age—regardless of whether they actually are—tend to live longer and develop fewer diseases over time. This placebo effect also applies to lifestyle changes. A Stanford University study showed that when hotel housekeepers were told that the physical activity they engaged in during their jobs met the government guidelines for daily exercise, they tended to lose weight and their blood pressure decreased compared to a control group, even though they made no measurable changes to their daily activity or diet.

The nocebo effect is another important aspect of mindset. The nocebo effect is a situation in which patients develop side effects or symptoms from a drug or therapy just because they believe the side effects will occur. The classic example of nocebo is when someone is given an allergy test with a substance they believe causes skin reactions and then develops a rash and welt at the site—but the substance was in fact plain water.

Nocebo responses are common in nutrition because the gut is highly sensitive to emotional and cognitive patterns. For instance, celiac disease is an autoimmune disorder that causes intolerance to the protein gluten, which is found in wheat and other grain products. However, many people without celiac disease also believe they have a sensitivity to gluten. When these individuals consume gluten, they experience a variety of symptoms, which go away when they avoid gluten. Research has shown that mindset often drives this reaction. When some self-identified gluten-sensitive people are given gluten-free bread but are told that it has gluten, they develop the same symptoms they would have if the bread had actually contained gluten. Similarly, when given bread containing gluten but told it is gluten-free, they don’t develop the symptoms.

The key to changing behavior is to be aware of the power of mindset and its ability to help or harm in our wellness goals, and to leverage the helpful aspects of our minds to the extent possible. In health coaching, as with the medical placebo effect, we can use positive psychology strategies such as “appreciative inquiry,” which gets people to focus on their strengths and things that are working for them rather than on their perceived weaknesses or barriers to success. For example, a coach might ask someone to reflect on a time when they were successful at making a dietary change and what made it successful, or what types of exercise feel like fun and play rather than a chore. Simply reflecting on these questions often puts the person in a more positive and creative mindset that allows for better problem solving and greater success.

But that’s not to overlook the power of the data themselves. Regularly rechecking data for signs of improvement is key for motivating people to stick with—or ramp up—healthy new behaviors. For instance, improved diet and exercise show up in altered cholesterol and blood sugar levels, and improvements in stress management can lead to reduced cortisol measures. In some cases, individuals who were initially less engaged with the coaching and behavior change were motivated to improve their lifestyles only after they saw their numbers fail to change.

SCALING SCIENTIFIC WELLNESS

Many practical challenges remain before scientific wellness can be widely adopted. Data and behavioral protocols need to be standardized. New laws and regulations will be needed to incorporate personalized wellness into standard medical practice. People will need to see for themselves and accept that this approach delivers value to them. New technologies will be important for analyzing and integrating different data types and patterns. Artificial-intelligence approaches will help scale behavioral coaching to millions of people, as this cannot feasibly be done solely with human coaches.

Research is now addressing some of the gaps in our knowledge of wellness. For example, much of what we know about genetic variants that contribute to health and disease comes from European populations and may or may not apply to non-Europeans. Over the next several years, large genomic studies such as the multiethnic Population Architecture using Genomics and Epidemiology (PAGE) study, the Human Heredity & Health in Africa (H3Africa) Initiative, and studies in Asian populations expanding on the 2009 HUGO Pan-Asian SNP Consortium are likely to give us the data to begin to incorporate genomic information from non-Eurocentric racial and ethnic groups.

We also need to learn more about interventions for modifying the gut microbiome. Lifestyle changes (diet, exercise, stress) or probiotic supplements are the most common approaches. For instance, increasing dietary intake of high-fiber foods generally improves gut microbiome diversity and overall health at a population level. Only recently have we begun to get enough information to offer personalized recommendations. For instance, we now know that a metabolite called TMAO (trimethylamine-N-oxide) is associated with heart disease. Specific bacteria in the gut produce the precursor to TMAO when red meat and certain other foods are consumed. Knowing whether an individual has these bacteria allows for personalized recommendations about how much red meat intake is optimal for heart health.

Another important emerging area ties the gut microbiome to blood glucose levels and diabetes risk. A recent study from the Weizmann Institute in Israel compared the effects of a diet specifically personalized to the individual’s gut microbiome vs. a healthy Mediterranean diet in people newly diagnosed with type 2 diabetes. The microbiome-personalized diet resulted in significantly lower glucose levels and diabetes remission in 61 percent of participants. This shows that we can use specific microbiome data to design an individualized diet, and that doing so results in better outcomes than a plant-rich Mediterranean diet.

Wearable devices will likely play a significant role in scientific wellness. Nearly 900 different devices and wearable sensors are now on the market, including smartwatches that measure activity and heart rate as well as devices that measure sleep, autonomic nervous system function, blood oxygen and glucose. Today this technology is underused for wellness—we seem to have more comprehensive and accurate sensors for our cars than we do for our bodies. However, considerable investment and ongoing research in both academia and industry are addressing this deficiency. New technologies are being developed to automatically measure dietary intake and the impact of diet on key health markers, mental health applications that detect and offer behavioral interventions for anxiety or depression, and women’s health-related wearables that track the menstrual cycle, fertility and pregnancy-related factors.

Metabolomics and proteomics are still lagging when it comes to clinical applications to scientific wellness interventions. Still, both types of data are providing tremendous scientific insight. For example, a group from Stanford University recently described a metabolite, Lac-Phe (N-lactoyl-phenylalanine), that is produced during exercise and acts to suppress appetite. In lab animals, administration of Lac-Phe suppressed food intake by 50 percent and caused weight loss.  However, it will be many years before human safety and efficacy data suffice for this to be used in a clinical setting. In proteomics, clinical and translational findings have emerged primarily in clinical medicine and oncology rather than wellness.

The promise of scientific wellness in terms of opportunities to define and optimize individual healthfulness and generate important scientific discoveries is clear. Unfortunately, consumers don’t seem to be willing to pay for data-driven wellness and prevention. Until we can get consumers and payers to grasp the value of identifying risk factors and early transitions to disease when they can still be reversed, adoption of scientific wellness will be slow. Government can help by funding research studies on scientific wellness, akin to Pioneer 100 and Arivale’s research, that will convince consumers and payers of the efficacy of scientific wellness.

Since scientific wellness is foundational to precision medicine, we won’t fully realize the benefits and opportunities of one without the other. With some creative solutions to the barriers of cost and mindset, however, scientific wellness can become a standard of care that allows everyone to thrive.

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