국내 연구진이 미국 메모리얼 슬로언케터링 암센터 연구진과 함께 새로운 형태의 암진단 인공지능 플랫폼을 소개했다.
한국연구재단은 건국대학교 김성영 교수 연구팀이 메타 분석 기반 기계학습 알고리즘을 이용해 높은 신뢰도로 암을 구별할 수 있는 인공지능 플랫폼을 개발했다고 4일 밝혔다.
건국대 연구팀은 암조직의 유전자 발현과 관련 생물경로를 메타분석 기반의 알고리즘을 이용해 통합하고 이를 인공지능을 위한 학습재료로 사용했다.
개발된 메타분석 기반 기계학습 알고리즘의 도식. 사진=한국연구재단
유전체 빅데이터는 보통‘차원의 저주'라 불리는 고차원 문제에 직면하는데 연구팀은 비선형 주성분 분석과 생물경로를 이용한 차원축소 방법이 모델의 일반성과 해석력을 크게 끌어올리는 것을 확인했다.
이렇게 만들어진 알고리즘을 실제 암맹 갑상선암 샘플에 검증한 결과 거의 완벽한 분류 성능을 나타냈다. 갑상선암의 여러 아형을 테스트한 결과 높은 정확도로 이들 아형까지도 구분해냈다. 또한 노화관련 질환인 점을 고려해 노화인자를 교정한 고위험군에서도 이 모델의 성능을 확인했다.
유전체 발현 데이터는 연구자 및 수행기관, 분석플랫폼 별로 예측인자와 모델이 상이해 메타분석과 생물경로 기반의 알고리즘은 보다 객관적이고 해석력이 뛰어나다는 연구진의 설명이다.
한국연구재단은 개발된 알고리즘은 갑상선암 이외의 다른 암으로도 쉽게 응용될 수 있다고 설명했다. 또한 회귀 및 경로 분석 기반의 알고리즘으로 원인분석 및 결과의 일관성을 중시하는 임상에서 선호될 것으로 내다보고 있다.
이번 연구는 수학과 컴퓨터생물학 분야 국제학술지 브리핑스 인 바이오인포메틱스에 최신호에 게재될 예정이다. 이 연구성과는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 기본연구사업 및 바이오·의료기술개발 사업의 지원을 받았다.
김소율 기자 postmoneynews@gmail.com
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