최적의 항암 약물 예측하는 오픈소스 머신러닝 소프트웨어
2019년 1월 14일
ⓒ 메디컬리포트, 허성환 기자
암에 걸리면 초기 치료 시 가장 중요한 요법으로 간주되는 1차 요법을 받게 된다. 1차 요법은 암 유형 및 진행 단계에 따라 의료 기관에서 허용하고 있는 치료법이다. 보통 악성 종양에 사용되는 항암화학요법 약물을 처음 사용하기도 한다.
사람마다 치료법은 다양하게 작용하므로 의사들은 암에 가장 적합한 치료 계획을 제안해 부작용을 최소화하려 한다. 그러나 가장 중요한 요법이 효과가 없거나 중증의 부작용을 낳는다면 어떤 일이 벌어질까? 의사들은 2차 요법을 제안할 수 있지만 어떻게 결정할 수 있을까? 조지아공과대학 연구팀은 이를 위해 새로 개발한 오픈소스 결정 지원 도구를 적용할 수 있다고 주장했다.
오픈소스 툴은 특정 약물에 대한 환자의 약물 반응 정보와 RNA 발현을 조사하기 위해 머신러닝을 사용한다. 이 방법으로 암 환자에게 맞는 최적의 항암화학약물을 선택할 수 있는 것이다.
이번 연구에서는 152명의 환자 기록에서 RNA를 조사했다. 그리고 이 툴을 사용해 최상의 결과를 도출한 항암화학요법 약물을 예측했다. 연구팀은 인구통계 및 가족력 같은 중요한 데이터와 함께 환자의 추가 기록을 포함해 시스템의 정확성을 개선할 가능성이 있다고 밝혔다.
이번 연구의 선임저자인 조지아공과대학의 존 맥도널드 교수는 “종양의 RNA 발현을 평가해 특정 약물에 대한 반응을 정확하게 예측할 수 있게 됐다”고 말했다. 따라서 “의사들은 최적의 항암화학요법에 대해 정확한 결정을 내릴 수 있게 됐다”고 덧붙였다.
(후략)
[원문출처 : http://medicalreport.kr/news/view/72417]
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