 |
| ▲ 좌측부터 김선영 교수, 김정선 교수, 김준태 교수, 박경숙 교수 (사진=국립암센터 제공) |
[mdtoday=이한희 기자] 미래 성장동력 중 하나인 인공지능은 최근 다양한 연구 분야에 활용되며 각 학문 분야와 결합될 때 가치가 최대화된다. 이러한 인공지능의 순기능을 암 과학에 적용해 암 진단 및 치료에 크게 기여할 수 있는 연구 결과가 발표돼 주목받고 있다.
국립암센터는 국제암대학원대학교 암AI디지털헬스학과 김준태 교수팀이 암 환자의 예후에 영향을 미치는 유전자를 자동으로 추천해주는 알고리즘을 개발했다고 26일 밝혔다.
이 알고리즘 개발은 아마존닷컴의 추천 소프트웨어로부터 이용자의 정보에 따라 필요한 정보를 제공하는 알고리즘인 협업필터링(collaborative filltering)에 환자의 생존위험을 접목시키면 어떠한 결과가 나오는지에 대한 호기심에서 시작됐다.
연구팀은 다차원 유전체 데이터에서 개별 예후 유전자 식별의 어려움을 극복하기 위해 인공지능의 표상 학습(Representation learning)과 전통적인 임상통계방법을 통합하는 프레임워크를 제안했다. 이어 환자의 생존 위험도에 따라 예후 유전자를 추천해주는 매커니즘도 개발했다.
이번 연구 결과는 인공지능 및 기계학습 분야의 국제학회인 International Conference on Machine Learning(ICML)에 출판됐다.
연구를 주도한 김준태 교수는 “이번 연구는 암 예후 유전체 식별을 위해 일반적인 암 데이터 분석 방법인 통계학과 새로운 방법인 인공지능을 통합해 접근법을 개발해 의미가 크다”고 말했다.
공동으로 연구를 이끈 박경숙 박사는 “이번 연구의 알고리즘을 기반으로 향후 보다 빠르고 정확한 암 예후 유전자 식별이 가능하도록 후속 연구를 진행하고 암 진단 및 치료 이해와 혁신에 기여하도록 노력하겠다”고 전했다.
생물정보학분야 전문가인 공동연구자 김정선, 김영욱 교수는 “인공지능의 도입으로 암유전체학을 기반으로 하는 개인 맞춤자료와 환자의 예후 및 예측 반응에 대한 정밀성이 높아지고 있고 이에 따라 기존 디지털데이터와의 결합가속력이 지속적으로 늘어날 것으로 예상한다”고 전망했다.
김선영 암AI디지털헬스학과 학과장은 “유전체학, 통계, 인공지능 및 수학 등 다양한 학문분야의 전문가들이 융합해 구축한 연구 환경이 이번 연구의 성과를 이끌어 낸 핵심 요소” 말했다.
메디컬투데이 이한희 ([email protected])
[저작권자ⓒ 메디컬투데이. 무단전재-재배포 금지]
