인공지능을 이용한 암 예후 유전자 식별한다

국립암센터 국제암대학원대학교 인공지능과 통계학 결합해 암 예후 유전자 추천 알고리즘 개발

▲ 사진. Unsplash


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 연구결과가 발표돼 주목을 받고 있다.

국립암센터 국제암대학원대학교 암AI디지털헬스학과 김준태 교수팀은 암환자의 예후에 영향을 미치는 유전자를 자동으로 추천해주는 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘 개발은 아마존닷컴의 추천 소프트웨어로부터 이용자에 따라 필요한 정보를 제공하는 알고리즘인 협업필터링(collaborative filtering)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 메커니즘도 개발했다.

이번 연구결과는 인공지능 및 기계학습 분야에서 세계적으로 권위 있는 국제학회인 International Conference on Machine Learning(이하 ICML)에 출판됐다. ICML은 인공지능 분야에서 저명한 3대 국제학회 중 하나로 인공지능과 기계학습 분야를 선도하는 전문가들이 고품질의 최신 연구경향을 공유하는 장이다.

연구를 주도한 인공지능 전문가인 김준태 교수는 “이번 연구는 암 예후 유전체 식별을 위해 일반적인 암 데이터 분석방법인 통계학과 새로운 방법인 인공지능을 통합한 접근법을 개발해 의미가 크다”고 밝혔다.

김준태 교수와 공동으로 연구를 이끈 박경숙 박사는 “이번 연구의 알고리즘을 기반으로 향후 보다 빠르고 정확한 암 예후 유전자 식별이 가능하도록 후속 연구를 진행하고 암 진단 및 치료의 이해와 혁신에 기여하도록 노력하겠다”라고 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”라고 말했다.

김선영 암AI디지털헬스학과 학과장은 “유전체학, 통계, 인공지능 및 수학 등 다양한 학문분야의 전문가들이 융합하여 구축한 연구 환경이 이번 연구의 성과를 이끌어 낸 핵심 요소이다”라며 “이러한 융합연구는 한국연구재단의 집단연구지원사업인 '기초연구실(연구책임자 김정선)’ 사업의 지원으로 수행돼 의미 있는 성과를 거두었다”라고 말했다.

이어 명승권 대학원장은 “이번 성과가 인공지능과 같은 신규 트렌드 연구에 힘을 보탤 것”이라고 강조하며 “앞으로도 국립암센터는 선진 분야의 촉망받는 연구자들이 더욱 연구에 매진할 수 있도록 최적의 연구 환경을 조성할 것이다”라고 약속했다.

한편, 국립암센터와 타기관들의 방대한 암 관련 데이터에 대한 결합이 가속화됨에 따라, 암AI디지털헬스학과는 데이터과학의 전문지식 및 강력한 협력 팀워크를 통해 암 교육 및 연구의 새로운 도약을 향해 나아가고 있다. 

글. 우정남 기자 insight1592@gmail.com

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