본 기술은 예후 양호군과 불량군 암환자의 유전자 데이터로 유전자 네트워크를 보정하고 경로 단위로 학습하여 유전자의 분산 표현용 특징 벡터를 생성하는 전자 장치입니다. 상관 계수가 낮은 링크를 제거한 보정 네트워크의 경로 벡터를 가중치 행렬로 학습해 각 유전자를 수치형 벡터로 표현합니다.
유전자 특성으로 암 예후를 예측하려면 추상적인 유전자의 특징을 컴퓨터가 이해할 수 있는 수치로 표현해야 하지만 이를 위한 방법이 충분히 정립되지 못했습니다. 자연어 처리 분야의 분산 표현 개념을 유전자에 적용하려 해도 예후에 따른 유전자 간 상호작용 관계를 반영하기 어려운 한계가 존재했습니다.
본 기술은 예후 군별로 유전자 쌍의 상관 계수를 계산해 실제 상호작용이 약한 링크를 걸러내고, 연속 링크 경로를 학습 데이터로 삼아 예후 정보를 내포한 유전자 특징 벡터를 얻습니다. 두 군에 공통으로 나타나는 중복 경로를 제거해 예후를 가르는 특징이 더 선명하게 드러납니다. 유전체 기반 암 예후 예측 모델, 바이오인포매틱스 분석 도구 등에 적용될 수 있어 예측 모델의 입력 특징 품질을 근본적으로 개선할 수 있습니다.
본 발명은 교육부의 네트워크 기반 기계학습을 이용한 약물의 새로운 용도 예측 기법 연구 지원을 통해 개발되었습니다.
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