AI기술로 유방암 환자 암 전이 위험 예측
서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원 신경외과 박성배 교수가 유방암 전이와 관련한 유전자 네트워크를 규명하고, 이를 기반으로 개발한 기계학습(머신러닝) 모델의 유방암 전이 예측 효과성을 입증한 내용의 연구결과를 최근 발표했다. 보라매병원 신경외과 박성배 교수 연구팀(공동저자 보라매병원 외과 황기태 교수)은 기존 미국국립생물정보센터(NCBI)에 보고된 4건의 유방암 전이 연구데이터를 활용, 유방암 전이와 관련이 있을 것으로 추정되는 1467개의 유전자 발현 데이터를 추출한 뒤, 해당 유전자 데이터를 기반으로 유방암 전이 위험을 예측하는 기계학습모델을 개발했다. 이후 연구팀은 기존 연구에 참여한 365명의 임상 데이터를 기계학습모델에 적용해 비전이성 유방암을 가진 대조군과 달리 유방암 전이 환자에서 나타나는 유전자 네트워크적 특성을 비교 분석했다. 전체 참가자 중 30%에 해당하는 110명에게서 뼈와 뇌, 폐 부위에 유방암 전이가 발생한 것으로 나타났는데, 이들의 유전자를 분석한 결과 유방암의 전이 부위별로 유전자 발현 형태에 차이가 나타나는 것으로 확인됐다. 골 전이가 나타난 환자의 경우 체내 POLR2JA, SPTLC1, ILK, ALDH3B1 유전자 및 에