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[IT뉴스]"암세포 관여하는 3차원 암게놈 AI 예측모델 개발…비용↓, 정확도↑"

온카뱅크관리자

2024-11-07 15:35:47

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">GIST-서울대병원 공동연구… 개인 맞춤형 치료 기대</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="YZsrgLZwU5">
          <p dmcf-pid="GOLi8fOJ3Z" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=박희범 기자)암세포 발현에 관여하는 암 게놈을 저비용으로 예측하는 I모델이 개발됐다.</p>
          <p dmcf-pid="H3lCcj3IFX" dmcf-ptype="general">광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 AI대학원 이현주 교수 연구팀이 서울대병원 박성혜 교수 연구팀과 공동으로 3차원 암(cancer) 게놈을 예측하는 AI 모델, ‘인포하이씨(InfoHiC)’를 개발했다고 7일 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="X7WTrD7v7H" dmcf-ptype="general">연구팀은 기존 방법론과는 달리,  암세포의 전장 유전체(한 사람의 전체 유전자) 데이터를 사용했다.</p>
          <p dmcf-pid="Z6p3WT6FpG" dmcf-ptype="general">이현주 교수는 "비암호화 DNA 영역의 구조 변이가 암의 발생과 진행에 미치는 영향을 종전보다 저비용으로 정확히 밝혀낼 수 있을 뿐만 아니라 암 환자에게서 직접 관찰할 수 있는 기술을 확보했다"고 말했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="5HrDLiHE7Y" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="GIST AI대학원 이현주 교수, 서울대학교 의과대학 병리학교실 박성혜 교수, GIST 전기전자컴퓨터공학부 이영훈 박사.(왼쪽부터)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/07/ZDNetKorea/20241107153551594dafc.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="yNhIANFOzt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/07/ZDNetKorea/20241107153551594dafc.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            GIST AI대학원 이현주 교수, 서울대학교 의과대학 병리학교실 박성혜 교수, GIST 전기전자컴퓨터공학부 이영훈 박사.(왼쪽부터)
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="1ZsrgLZwzW" dmcf-ptype="general">연구팀은 "암세포의 염색체에서는 복잡한 구조 변이가 빈번하게 일어나는데, '인포하이씨'는 이러한 복잡한 구조 변이에 의한 'neo-TAD'를 더 높은 정확도로 예측할 수 있다"고 설명했다.</p>
          <p dmcf-pid="tFhIANFOUy" dmcf-ptype="general">'TAD'는 세포 속에서 유전체가 3차원적으로 구성돼 작동하는 위상학적으로 연관된 영역을 말한다.</p>
          <p dmcf-pid="Fi9bF1iBuT" dmcf-ptype="general">연구팀은 모델 학습에 사용된 데이터와는 별개의 외부 데이터인 유방암 세포주를 활용해 검증한 결과, 기존 알고리즘의 피어슨 상관계수(R) 값이 0.642이었으나, '인포하이씨'는 0.715로 11% 향상됐다고 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="3of2p3o9pv" dmcf-ptype="general">피어슨은 실제값과 예측값 사이의 상관관계 정도를 나타내는 지표다.</p>
          <p dmcf-pid="0CgLP8Cn7S" dmcf-ptype="general">이현주 교수는 “최근 시퀀싱 데이터 비용 감소로 암 환자의 전장유전체 데이터는 많이 생산되고 있으나, 이에 반해 3차원 암 게놈을 확인할 수 있는 Hi-C 데이터는 고비용 탓에 확보가 쉽지 않다” 면서 “개인 맞춤형 암치료에 기여할 것"으로 기대했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="pjP8zuj43l" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="암 3D 게놈 예측 AI 모델인 '인포하이씨' 개략도.(그래픽=GIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/07/ZDNetKorea/20241107153552859yfnt.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="WrwEnJGk71" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/07/ZDNetKorea/20241107153552859yfnt.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            암 3D 게놈 예측 AI 모델인 '인포하이씨' 개략도.(그래픽=GIST)
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="UDeM9bDxFh" dmcf-ptype="general">박희범 기자(hbpark@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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