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(연구성과) 항암제 효과 예측하는 머신러닝 기술 개발
| 작성자 | 관리자 | ||
|---|---|---|---|
| 작성일 | 2020-11-10 | 조회수 | 2,677 |
| 국가정보 | 아시아>대한민국 | ||
| 출처 | 한국연구재단 | ||
| 원문 | https://www.nrf.re.kr/cms/board/subject/view?menu_no=95&page=&nts_no=144158&search_type=NTS_TITLE&search_keyword=&nts_type= | ||
| 첨부파일 | |||
국제엠바고 201030 금 19시 포스텍 김상욱.hwp(3.36MB)항암제 효과 예측하는 머신러닝 기술 개발
환자유래 인공 미니장기의 항암제 반응성과
□ 약물유전체학의 등장으로 기존에 축적된 다양한 약물반응데이터를 토대로 자체적인 알고리즘을 도출, 사람마다 다른 약물 반응성을 예측하는 머신러닝 연구가 활발하다.
○ 사람의 생체반응을 최대한 반영할 수 있는 양질의 학습데이터를 입력하는 것이 예측의 정확도를 높이는 출발점이 되는데,
○ 기존에는 사람의 임상데이터에 비해 상대적으로 확보가 용이한 동물모델 대상의 전임상데이터가 주로 이용되었다.
* 약물유전체학 : 개인의 유전자 차이를 기반으로 약물에 대한 반응성을 예측하는 학문
□ 이 가운데 국내 연구진이 동물모델 대신 환자 유래 인공 미니 장기에서 얻은 데이터를 학습하는 알고리즘을 통해 항암제 반응성 예측의 정확성을 높여 주목받고 있다. 실제 사람에서의 반응에 보다 더 근접한 데이터를 학습시키겠다는 것이다.
○ 한국연구재단(이사장 노정혜)은 김상욱 교수(포항공과대학교) 연구팀이 암환자 유래 인공 미니장기의 전사체 정보를 토대로 환자의 항암제 반응성을 예측하는 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.
* 전사체(transcriptome) : 사람마다 유전정보를 토대로 만들어지는 단백질의 종류는 물론 만들어지는 시기나 양도 다르며 만들어진 단백질의 활성도 다르다. 유전적 특성과 암세포의 전사체 정보를 분석하여 항암제의 치료효과를 예측하려는 것도 이 때문이다.
□ 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.
□ 또한 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 10월 30일 게재되었다.
