AI 순기능, 암 과학에 적용 '암 환자 예후' 예측
'유전자' 자동으로 추천해주는 알고리즘 개발
환자 생존 위험도에 따라 '예후 유전자' 추천해주는 메커니즘
논문, 세계적 권위 국제학회 'International Conference on Machine Learning'에 출판
[보건타임즈] 미래 성장동력 중 하나인 인공지능은 최근 다양한 연구 분야에 활용되며 각 학문 분야와 결합하면 가치가 최대화된다.
이러한 인공지능의 순기능을 암 과학에 적용해 암 진단과 치료에 크게 기여할 연구결과가 나와 주목을 받고 있다.
국립암센터 국제암대학원대학교(총장 서홍관) 암AI디지털헬스학과 김준태 교수(사진 상단 좌)팀[박경숙 박사(우), 김정선(하단 좌)·김영욱 교수(우)]은 암 환자의 예후에 영향을 미치는 유전자를 자동으로 추천해주는 알고리즘을 개발했다며 이같이 발표했다.
이 알고리즘 개발은 아마존닷컴의 추천 소프트웨어로부터 이용자의 정보에 따라 필요한 정보를 제공하는 알고리즘 협업필터링(collaborative filtering)에 환자의 생존위험을 접목시키면 어떠한 결과가 나오는지에 호기심으로부터 시작됐다.
연구팀은 다차원 유전체 데이터에서 개별 예후 유전자 식별의 어려움을 극복하기 위해 인공지능의 표상 학습(Representation learning)과 전통적인 임상통계 방법을 통합하는 프레임 워크를 제안했으며 이어 환자의 생존 위험도에 따라 예후 유전자를 추천해주는 메커니즘을 개발해냈다.
이 연구결과를 상세하게 다룬 논문은 인공지능과 기계학습 분야에서 세계적으로 권위 있는 국제학회 International Conference on Machine Learning(ICML)에 출판됐다.
ICML은 인공지능 분야에서 저명한 3대 국제학회 중 하나로 인공지능과 기계학습 분야를 선도하는 전문가들이 모여 고품질의 최신 연구 경향을 공유하는 학회다.
이 연구를 주도한 인공지능 전문가 김준태 교수는 "이 연구는 암 예후 유전체 식별을 위해 일반적인 암 데이터 분석방법인 통계학과 새로운 방법인 인공지능을 통합해 접근법을 개발해 의미가 크다"고 강조했다.
김 교수와 공동으로 연구를 이끈 박경숙 박사는 "이 연구의 알고리즘을 기반으로 향후 빠르면서 정확한 암 예후 유전자 식별이 가능하도록 후속 연구를 진행, 암 진단과 치료의 이해와 혁신에 기여하도록 노력하겠다"고 밝혔다.
생물 정보학 분야 전문가인 공동연구자 김정선, 김영욱 교수는 "인공지능의 도입으로 암 유전체학을 기반으로 하는 개인 맞춤 자료와 환자의 예후, 예측 반응에 대한 정밀성이 높아져 기존 디지털 데이터와 결합 가속력이 지속해서 늘어날 것"이라고 예상했다.
암AI디지털헬스학과 김선영 학과장은 "유전체학, 통계, 인공지능과 수학 등 다양한 학문 분야의 전문가들이 융합, 구축한 연구 환경이 이번 연구의 성과를 이끌어 낸 핵심 요소"라며 "융합연구는 한국연구재단의 '집단연구지원사업인 기초연구실(연구책임자 김정선)' 사업의 지원으로 수행돼 의미 있는 성과를 거뒀다"고 평가했다.
명승권 대학원장은 "이번 성과가 인공지능과 같은 신규 트렌드 연구에 힘을 보탤 것"이라면서 "앞으로 국립암센터는 선진 분야의 촉망받는 연구자들이 더욱 연구에 매진할 수 있도록 최적의 연구 환경을 조성해 나갈 것"이라고 약속했다.
이 연구성과의 핵심 요소인 공동연구가 국립암센터 국제암대학원대학교 암AI디지털헬스학과의 연구 환경에서 진행돼 의미가 크다는 게 연구팀의 설명이다.
국립암센터 국제암대학원대학교에선 암의 임상 지식, 보건학, 생물 정보학에 인공지능을 접목할 수 있는 견고한 기반을 축적해왔다.
2022년에는 암AI디지털헬스학과를 신설해 국립암센터의 연구소, 병원, 국가암사업관리본부의 다양한 연구 분야와 방대한 데이터에 선진적인 인공지능 방법론을 통합할 수 있는 다학제 교육과정을 제공, 연구가 가능한 환경을 만들었다.
이처럼 국립암센터와 타 기관의 방대한 암 데이터의 결합이 가속화됨에 따라, 암AI디지털헬스학과는 데이터 과학의 전문지식과 강력한 협력 팀워크를 통해 암 교육과 연구의 새로운 도약을 향해 나아가고 있다.
기사최종편집일: 2024-04-26 22:33:08
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