한국연구재단은 김상욱 교수(포항공과대학교) 연구팀이 암환자 유래 인공 미니장기 전사체 정보를 토대로 환자의 항암제 반응성을 예측하는 인공지능 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
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같은 암을 앓는 환자라도 항암제에 대한 반응이 다르기에 효과를 볼 수 있는 환자를 선별하는 맞춤형 치료가 중요하다. 하지만 기존 머신러닝 예측기법은 암세포의 유전체 정보를 토대로 하고 있어 정확도를 높이는 데 한계가 있었다. 불필요한 바이오마커 정보로 인해 거짓신호를 학습할 수 있기 때문이다.
이에 연구팀은 약물의 직접적 표적이 되는 개별 단백질에 대한 전사체 정보뿐 아니라, 표적 단백질과 상호작용할 수 있는 생체 단백질 상호작용 네트워크 데이터를 이용, 예측 정확도를 높인 머신러닝 알고리즘을 소개했다.
표적 단백질로부터 기능적으로 가까운 단백질의 전사체 생성량에 대해 우선 학습하도록 한 것이다. 이를 통해 기존 머신러닝이 학습해야 했던 방대한 바이오마커 대신 선별된 바이오마커만 학습할 수 있도록 하여 정확도를 높였다. 또 동물모델이 아닌 환자 유래 미니장기의 데이터를 이용해 실제 환자에서 반응과의 차이를 좁혔다.
실제 이 방법으로 대장암에 쓰이는 5-플루오로 우라실과 방광암에 사용되는 시스플라틴 등에 대한 환자의 약물반응을 실제 임상결과와 비슷한 수준으로 예측해냈다.
항암제에 반응할 환자를 선별하는 개인 맞춤형 정밀의료 실현은 물론 새로운 항암제의 기전 규명에도 도움이 될 것으로 기대된다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구사업, 중점 연구소사업 및 포스텍 인공지능대학원 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 국제학술지'네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)'에 10월30일 게재됐다.
swiss2pac@newspim.com
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