국내 사망 원인 1위인 암을 일으키는 유전자 돌연변이가 속속 밝혀지고 있다. 그럼 내가 암에 걸렸을 때 치료 결과를 좋게 하는 유전자는 무엇일까?

국립암센터 국제암대학원대학교 암AI디지털헬스학과 김준태 교수팀이 인공지능(AI)과 통계학을 결합해서 암 예후 유전자 추천 알고리즘을 개발했다고 26일 밝혔다.

미래 성장 동력 중 하나인 인공지능은 최근 다양한 연구 분야에 활용되며, 각 학문 분야와 결합될 때 가치가 최대화 된다.

이 같은 인공지능의 순기능을 암 과학에 적용해 암 진단 및 치료에 기여할 수 있는 연구결과가 발표된 것이다.

이번 연구 결과는 인공지능 및 기계학습 분야 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 동향을 공유하는 장이다.

연구팀은 암 환자의 예후에 영향을 미치는 유전자를 자동으로 추천해 주는 알고리즘을 개발했다.

이번 성과는 아마존닷컴의 추천 소프트웨어로부터 이용자의 정보에 따라 필요한 정보를 제공하는 알고리즘인, 협업 필터링(collaborative filtering)에 환자의 생존 위험을 접목시키면 어떤 결과가 나오는지에 대한 호기심에서 시작했다.

연구팀은 다차원 유전체 데이터에서 개별 예후 유전자 식별의 어려움을 극복하기 위해 인공지능의 표상 학습(Representation learning)과 전통적인 임상 통계 방법을 통합하는 프레임워크를 제안했다.

이어 환자의 생존 위험도에 따라 예후 유전자를 추천하는 메커니즘을 개발했다.

연구를 주도한 인공지능 전문가 김준태 교수는 “이번 연구는 암 예후 유전체 식별을 위해 일반적인 암 데이터 분석 방법인 통계학과 새로운 방법인 인공지능을 통합해 접근법을 개발해 의미가 크다”고 설명했다.

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

생물정보학분야 전문가인 공동연구자 김정선‧김영욱 교수는 “인공지능 도입으로 암유전체학을 기반으로 한 개인 맞춤 자료와 환자의 예후 및 예측 반응에 대한 정밀성이 높아지고 있다”며 “기존 디지털데이터와의 결합 가속력이 지속적으로 늘어날 것”이라고 전망했다.

한편 이번 연구 성과의 핵심 요소인 공동 연구는 국립암센터 국제암대학원대학교 암AI디지털헬스학과의 연구 환경에서 진행돼 의미가 있다.

국립암센터 국제암대학원대학교에선 암 관련 임상 지식, 보건학, 생물정보학에 인공지능을 접목시킬 수 있는 견고한 기반을 축적해왔다.

2022년에는 암AI디지털헬스학과를 신설해 국립암센터의 연구소, 병원, 국가암사업관리본부의 다양한 연구 분야와 방대한 데이터에 선진적인 인공지능 방법론을 통합할 수 있는 다학제적인 교육 과정을 제공하고 관련 연구가 가능한 환경을 만들었다.

최수아 기자 다른기사 보기