▲다중 오믹스 데이터 통합을 이용한 비소세포폐암 예측을 위한 딥러닝 

알고리즘 및 그에 수반되는 바이오 마커 식별 논문

인공지능 전문기업 ㈜아크릴(대표 박외진, 이하 아크릴)은 다중 오믹스 데이터 통합을 이용한 비소세포폐암 예측을 위한 딥러닝 알고리즘 및 그에 수반되는 바이오 마커 식별에 대한 논문이, SCI급 학술지 ‘MDPI Biomolecule’의 특별호인 ‘Omic Approaches in Human Disease: Impact on Therapeutics and Diagnostics’에 게재됐다고 밝혔다.

‘MDPI Biomolecule’은 글로벌 오픈 액세스 과학 학술지 출판사인 MDPI(스위스 온라인 학술지 출판연구소)가 발행하는 SCI급 학술지다.

아크릴의 논문은 ‘Deep-Learning Algorithm and Concomitant Biomarker Identification for NSCLC Prediction Using Multi-Omics Data Integration’이란 제목으로 게재됐다. 이 논문은 ㈜이롬 휴젠바이오연구소(소장 박민구)의 주관 하에, 아크릴과 ㈜알로팍스알고 기업부설연구소(소장 임진묵)와의 공동연구를 통해 발표되었다.

아크릴은 mRNA 유전체 표현형 데이터, DNA 메틸화 및 DNA 염기서열 데이터를 함께 사용하여, 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)을 기반으로 다중 생물 데이터 인공지능 알고리즘을 개발했다. 이를 이용한 NSCLC 예측 모델은 93.7%의 매크로 F1 점수(macro F1-score)를 달성했으며, 이는 위양성(false positive) 및 위음성(false negative)으로 분류되는 경우가 적어 실제 비소세포폐암 사례 분류에 적합하다는 것을 나타냈다.

▲다중 오믹스 데이터 통합을 이용한 비소세포폐암 예측을 위한 딥러닝 알고리즘 및 

그에 수반되는 바이오 마커 식별 논문 

이번 연구의 딥러닝 머신 러닝 모델 구축의 핵심인 아크릴 장영재 연구원은 “이번 연구에 사용한 데이터의 전처리 과정에서, 주로 RNA 및 DNA 메틸화 데이터로부터 유래된 omics 특징들을 선별 및 통합하는 데에 초점을 맞추었고 이어서 진행한 모델 구축 과정에서는 기존에 타 연구자들이 사용한 ML/DL 모델과의 비교를 위해 AUC-ROC, 매크로 F1 점수, 민감도, 특이도, 정확도 등 다양한 성능지표를 설정하여 구축 모델의 폐암 예측 성능을 평가했다” 고 전했다. 실제로 폐암 환자를 조기에 진단하기 위한 검진 절차를 진행하는 것은 폐암 관련 사망 위험을 줄이고 생존율을 향상시키는 중요한 요소다. 

이에 아크릴은 논문에서 제안한 멀티 모달 모델이 조기 비소세포폐암 진단의 차세대 기반을 다지는데 기여할 것으로 기대하고 있다.