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환자 특이적 암 유발 유전자 정보 및 심층 신경망을 이용한 암 환자 예후 예측 방법
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.6.574
암환자의 예후를 정확히 예측하는 것은 암환자의 효과적인 치료에 있어서 매우 중요하다. 이를 위해 많은 연구가 진행되어 왔으며, 최근의 연구는 딥러닝과 같은 다양한 기계학습 기법을 활용하고 있다. 본 논문에서는 먼저 암의 이질성을 고려하여 개별 환자에 특이적인 유전자 네트워크를 구축 후 환자별 로 암을 유발할 수 있는 유전자를 선별한다. 그 후 이를 이용하여 예후를 더욱 정확하게 예측할 수 있는 심층 신경 구조를 제시한다. 이 방법을 11가지 암에 대한 유전자 발현 데이터에 적용한 결과, 기존 방법들 과 비교하여 전반적으로 높은 예측 정확도를 보였다.
유전자 임베딩을 이용한 암 예후 예측 방법
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.7.842
암의 예후와 관련이 있는 유전자를 식별하고 이를 이용하여 암환자의 예후를 예측하는 것은 환자에게 효과적인 치료방법을 제공하는데 기여하는 바가 크다. 유전자 발현 데이터를 이용하여 예후 관련 유전자를 탐색하거나 암의 예후를 예측하기 위한 다양한 연구방법들이 제시되었으며, 최근에는 딥러닝을 비롯한 머신러닝 기법들이 집중적으로 연구되고 있다. 하지만 유전자 발현량 데이터에 기계학습 방법을 적용하는 것은 사용 가능한 샘플의 수가 적고 유전자의 수가 많다는 근본적인 문제가 있다. 본 연구에서는 유전자 네트워크 데이터를 추가적으로 사용하여, 많은 수의 무작위 유전자 경로를 학습 데이터 사용함으로써 적은 수의 샘플이라는 문제를 보완하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방법을 이용하여 5가지 암에 대한 유전자 발현 데이터와 유전자 네트워크를 이용하여 예후 특이적 유전자를 식별하고 환자의 예후를 예측한 결과, 다른 기존 방법들과 비교하여 높은 정확도로 예측을 하는 것을 확인할 수 있었으며, 적은 샘플을 사용한 예측에서 높은 성능을 확인할 수 있었다.
