과제정보
이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(No.2020-0- 01343, 인공지능융합연구센터지원 (한양대학교 ERICA))과, 과학기술일자리진흥원의 지원(2022년도, '지역산업연계 대학 Open-Lab육성지원사업')과 2022년도 정부(산업통상자원부) 재원으로 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임 (P0008691, 2022년 산업혁신인재성장지원사업)
한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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- Pages.61-62
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- 2022
혈액 유전자 발현을 이용한 기계학습 기반 인지장애 예측
Prediction of Cognitive Impairment Using Blood Gene Expression Based on Machine Learning
- Lee, Seungeun (Dept. of Computer Science, Maj. in Bio Artificial Intelligence, Hanyang University) ;
- Zhou, Yu (Dept. of Computer Science, Maj. in Bio Artificial Intelligence, Hanyang University) ;
- Kang, Kyungtae (Dept. of Computer Science, Maj. in Bio Artificial Intelligence, Hanyang University)
- 발행 : 2022.07.13
초록
알츠하이머성 치매는 현존하는 치료법이 없어 경도인지장애 단계에서의 예방이 중요하다. 지금까지의 알츠하이머 연구는 대부분이 뇌영상 마커와 뇌척수액 마커에 집중되어 있었으며, 경도 인지 장애 단계에서의 탐색은 더욱 적었다. 이러한 점에서 혈액 유전자 발현을 이용한 경도 인지장애 단계 예측은 인지 능력에 따른 관련 유전자 식별과 접근 가능한 진단 및 치료 바이오 마커 탐색에 기여할 수 있다. 그러나 유전자 발현 데이터의 경우 환자 수에 비해 높은 차원을 가지기 때문에 과적합을 막고 질병 관련 유전자를 식별하기 위해서는 데이터에서의 의미 있는 차원만을 뽑아내는 차원 축소가 선행되야 한다. 본 연구는 유전자 발현데이터에서의 인지장애 분류를 위해 차원 축소기법과 신경망을 적용하여 인지 장애 정도를 예측하였다. 그 결과, Lasso 이용 차원축소와 신경망을 이용하여 97%의 정확도로 정상과 조기 경도 인지장애, 후기 경도 인지장애 환자를 분류 할 수 있었으며, 더 적은 차원에서도 분류가 가능했다. 이는 혈액 유전자 발현을 이용해 경도 인지장애 단계를 예측한 첫 번째 연구이며, 인지능력 저하에 따른 혈액 유전자 발현의 연관성을 확인하고 향후 조기 진단, 치료 표적 탐색에 기여한다.