[메디게이트뉴스 이지원 기자] 유전체정보 기반의 이원다이애그노믹스는(EDGC)는 기술고문역을 맡고 있는 김성호 사외이사(UC버클리대·인천대 교수)의 논문이 SCI급 저널인 'PNAS(Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)'에 실렸다고 8일 밝혔다.

'기계학습 방법을 통한 20가지 암들의 선천적 유전자 변이 취약성 예측’(Prediction of inherited genomic susceptibility to 20 common cancer types by a supervised machine-learning method)이라는 제목의 논문은 김성호 교수와 UC버클리대 박사 과정의 김병주씨가 연구에 참여했다.

김성호 교수 등은 5919명의 백인을 대상으로 기계학습(머신러닝)과 인공지능 기술을 유전자 빅데이터 분석에 적용해 20개 암의 위험도를 예측했다. 그 결과 암 발병의 약 33%에서 88%는 유전적 취약성에 의해서, 나머지는 환경이나 생활습관에 의해서 발생하는 것으로 나타났다.

김 교수는 "개인의 선천적 암 위험도를 예측해 암을 예방하거나 조기발견하는 것이 암으로 인한 신체적·정신적·경제적 손실을 최소화하는 방법"이라며, "이번 연구를 통해 인공지능과 유전자 빅데이터 분석을 접목한 암 위험도 예측 방법을 개발해 기쁘다"고 소감을 전했다.

이원다이애그노믹스의 이민섭 공동대표는 "이번 연구결과는 여러 한계점이 있는 현재의 암 예방·조기 발견 방법의 효과적인 대안이 될 것"이라며, "기계 학습을 적용한 유전자 빅데이터 분석 기반의 암 위험도 예측과 액체 생검 기술을 조합하면, 암의 예방과 조기 치료를 통해 암 정복 시대를 앞당길 수 있을 것"이라고 말했다. 액체 생검은 혈액 중에 존재하는 암 관련 유전자 돌연변이를 검출해 발암 여부를 확인하는 기술이다. 이원다이애그노믹스는 빠르면 올 하반기에 액체생검 서비스를 출시할 예정이다.