Application of Gaussian Mixture Model for Text-based Biomarker Detection

텍스트 기반의 바이오마커 검출을 위한 가우시안 혼합 모델의 응용

바이오마커는 체내의 상태 및 변화를 파악할 수 있는 지표이다. 이는 암을 비롯한 다양한 질병에 대하여 진단하는데 활용도가 높은 것으로 알려져 있으나, 새로운 바이오마커를 찾아내기 위한 임상 실험은 많은 시간과 비용을 소비되며, 모든 바이오마커가 실제 질병을 진단하는데 유용하게 사용되는 것은 아니다. 따라서 본 연구에서는 자연어처리 기술을 활용해 바이오마커를 발굴할 때 요구되는 많은 시간과 비용을 줄이고자 한다. 이 때 다양한 의미를 가진 어휘들이 해당 질병과 연관성이 높은 것으로 나타나며, 이들을 분류하는 것은 매우 어렵다. 따라서 우리는 Word2Vec과 가우시안 혼합 모델을 사용하여 바이오마커를 분류하고자 한다. 실험 결과, 대다수의 바이오마커 어휘들이 하나의 군집에 나타나는 것을 확인할 수 있었다.