국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용, 암(癌) 예후 유전자를 식별할 수 있는 기술을 개발해 주목된다.
국립암센터 국제암대학원대학교(총장 서홍관) 암AI디지털헬스학과 김준태 교수팀은 암환자의 예후에 영향을 미치는 유전자를 자동으로 추천해주는 알고리즘을 개발했다고 26일 밝혔다.
해당 알고리즘 개발은 아마존닷컴의 추천 소프트웨어로부터 이용자의 정보에 따라 필요한 정보를 제공하는 알고리즘인 협업필터링(collaborative filtering)에 환자 생존위험을 접목시키면 어떤 결과가 산출될지 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 환자 생존 위험도에 따라 예후 유전자를 추천하는 메커니즘도 개발했다.
이번 연구 결과는 인공지능 및 기계학습 분야에서 세계적으로 권위 있는 국제학회인 International Conference on Machine Learning(ICML)에 출판됐다.
ICML은 인공지능 분야에서 저명한 3대 국제학회 중 하나로 인공지능과 기계학습 분야를 선도하는 전문가들이 고품질의 최신 연구 경향을 공유하는 장(場)이다.
연구를 주도한 인공지능 전문가인 김준태 교수는 “이번 연구는 암 예후 유전체 식별을 위해 일반적인 암 데이터 분석 방법인 통계학과 새로운 방법인 인공지능을 통합해 접근법을 개발해 의미가 크다”고 밝혔다.
김준태 교수와 공동으로 연구를 이끈 박경숙 박사는 “이번 연구 알고리즘을 기반으로 향후 보다 빠르고 정확한 암 예후 유전자 식별이 가능토록 후속 연구를 진행하고 암 진단 및 치료의 이해와 혁신에 기여하도록 노력하겠다”라고 전했다.
생물정보학분야 전문가인 공동연구자 김정선, 김영욱 교수는 “인공지능 도입으로 암유전체학을 기반으로 하는 개인 맞춤치료와 환자 예후 및 예측 반응에 대한 정밀성이 높아지고 있고, 이에 따라 기존 디지털데이터와의 결합 가속력이 계속해서 늘어날 것으로 예상한다”고 말했다.
김선영 암AI디지털헬스학과 학과장은 “유전체학, 통계, 인공지능 및 수학 등 다양한 학문 분야의 전문가들이 융합해서 구축한 연구 환경이 이번 성과를 이끌어 낸 핵심 요소"라고 말했다.
조재민 기자 (