베르티스(대표 노동영·한승만)는 딥러닝 기반 AI 기술을 적용해 단백체 질량분석 데이터만 가지고 질병 여부를 판별할 수 있는 진단 모델 연구 성과를 2022 세계단백체학회(HUPO)에서 발표했다고 11일 밝혔다.
베르티스는 머신러닝을 기반으로 기존 질량분석 프로테오믹스 데이터 해석 한계를 극복하고 활용을 극대화하기 위해 SAN(Spectrum is All You Need) 프로젝트를 추진 중이다.
SAN은 혈액 검체 질량분석 스펙트럼만으로 질병 여부를 판별할 수 있는 모델을 개발하기 위한 프로젝트다.
회사에 따르면 베르티스가 개발한 딥러닝 모델은 단백체 스펙트럼만 가지고 95% 이상 정확도를 보이며 난소암과 췌장암 질병 유무를 판별했다.
이번 연구에서 베르티스 연구팀은 질량분석을 통해 난소암 군 혈액 검체 156개(건강한 사람 50%, 난소암 환자 50%), 췌장암 군 혈액 검체 116개(건강한 사람 50%, 난소암 환자 50%) 단백체 스펙트럼을 확보했다.
질환별로 각각 80%와 10% 검체 스펙트럼을 딥러닝 모델을 학습시키고 학습 내용을 검증시키는데 활용했으며, 나머지 10%를 가지고 질환 유무를 판별하는 테스트를 진행했다.
베르티스는 진단 솔루션 개발 시 질량분석 기술을 기반으로 대상 질환 단백질 바이오마커를 발굴하고 알고리즘을 개발하는 방식을 채택하고 있다.
회사는 향후 SAN 프로젝트를 통해 머신러닝을 기반으로 암 등 주요 질환에 대해 더 정확하고 신속하게 판별하는 진단 솔루션을 선보이기 위한 연구개발을 가속화할 계획이다.
김상태 베르티스 바이오사이언스 최고기술책임자(CTO)는 "인체 단백체는 질병 발현 신호이기에 매우 중요한 정보지만, 단백체 정보 중 절반 이상이 해석조차 불가능해 버려지고 있다"고 소개했다.
그는 "이런 상황에서 SAN은 AI 기술 기반으로 완전히 새로운 데이터 해석 방식을 구현하며 단백체 데이터 해석과 활용을 극대화할 수 있는 길을 열었다"고 강조했다.
구교윤 기자 (
