• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.61-68
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• 2018

암환자의 예후 예측에 기여하는 유전자를 찾는 것은 환자에게 보다 적합한 치료를 제공하기 위한 도전 과제 중 하나이다. 예후 유전자를 찾기 위해 유전자 발현 데이터를 이용한 분류 모델 개발 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 암의 이질성으로 인해 예후 예측의 정확도 향상에 한계가 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 유방암을 비롯한 6개의 암에 대한 암환자의 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용하여 페이지랭크 알고리즘을 통해 예후 유전자들을 식별하고, K-Nearest Neighbor 알고리즘을 사용하여 암 환자의 예후를 예측하는 모델을 제안한다. 그리고 페이지랭크를 사용하기 전에 K-Means 클러스터링으로 유전자 발현 패턴이 비슷한 샘플들을 나누어 이질성을 극복하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 유전자 바이오마커를 찾는 알고리즘보다 높은 예측 정확도를 보여 주었으며, GO 검증을 통해 클러스터에 특이적인 생물학적 기능을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권8호
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• pp.1021-1027
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• 2013

원심펌프의 캐비테이션 침식에 대한 예측진단 기법을 본 연구에서 제시했다. 펌프의 침식 상태를 추정하기 위해 캐비테이션 소음을 측정하여 손상률을 계산하고 누적 손상은 특정 운전 상태에 따라 추정한 손상과 Miner의 법칙을 이용하여 계산했다. 펌프 임펠러의 잔존 유효 수명은 미래의 운전 조건을 가정한 누적 손상 예측치에 따라 계산하고 예측 불확도는 몬테카를로 모의를 통해 얻었다. 예측 및 시험 결과를 비교해 본 결과 개발된 방법이 캐비테이션 침식 상태와 잔존 유효 수명을 예측하는 데 적용될 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제30권11호
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• pp.17-23
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• 2014

본 연구는 지표면 에너지 수지 이론을 이용한 도로노면온도예측을 위한 예단 모델을 개발하기 위한 것으로, 개발된 모델은 지표면 에너지 수지를 정확하게 표현함으로서 매우 복잡한 미기상학적 물리 과정을 표현할 수 있다. 모델의 성능을 검증하기 위하여 독일 기상청의 모델과 비교 실험을 하였으며, 독일의 관측자료 그리고 한국 기상청의 도로기상 관측 시스템의 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 비교 결과 독일의 모델 결과와 매우 유사한 결과를 나타냈으며, 각 관측 자료값들과 잘 일치하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권10호
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• pp.397-402
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• 2019

암 환자에게 적절한 치료계획을 제공하기 위해 암의 진행양상 또는 환자의 생존 기간 등에 해당하는 환자의 예후를 정확히 예측하는 것은 생물정보학 분야에서 다루는 중요한 도전 과제 중 하나이다. 많은 연구에서 암 환자의 유전자 발현량 데이터를 이용하여 환자의 예후를 예측하는 기계학습 모델들이 많이 제안되어 오고 있다. 유전자 발현량 데이터는 약 17,000개의 유전자에 대한 수치값을 갖는 고차원의 수치형 자료이기에, 기존의 연구들은 특징 선택 또는 차원 축소 전략을 이용하여 예측 모델의 성능 향상을 도모하였다. 그러나 이러한 접근법은 특징 선택과 예측 모델의 훈련이 분리되어 있어서, 기계학습 모델은 선별된 유전자들이 생물학적으로 어떤 관계가 있는지 알기가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현량 데이터를 이미지 형태로 변환하여 예후 예측이 효과적으로 특징 선택 및 예후 예측을 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 유전자들 사이의 생물학적 상호작용 관계를 유전자 발현량 데이터에 통합하기 위해 Node2Vec을 활용하였으며, 2차원 이미지로 표현된 발현량 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 모델의 성능은 이중 교차검증을 통해 평가되었고, 유전자 발현량 데이터를 그대로 이용하는 기계학습모델보다 우월한 예후 예측 정확도를 가지는 것이 확인되었다. Node2Vec을 이용한 유전자 발현량의 새로운 이미지 표현법은 특징 선택으로 인한 정보의 손실이 없어 예측 모델의 성능을 높일 수 있으며, 이러한 접근법이 개인 맞춤형 의학의 발전에 이바지할 것으로 기대한다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제13권8호
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• pp.3869-3872
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• 2012

Background: The majority of patients with gastric cancer in developing countries present with advanced disease. Systemic chemotherapy therefore has limited impact on overall survival. Patients eligible for chemotherapy should be selected carefully. The aim of this study was to analyze prognostic factors for survival in advanced gastric cancer patients undergoing first-line palliative chemotherapy. Methods: We retrospectively reviewed 107 locally advanced or metastatic gastric cancer patients who were treated with docetaxel and cisplatin plus fluorouracil (DCF) as first-line treatment between June 2007 and August 2011. Twenty-eight potential prognostic variables were chosen for univariate and multivariate analyses. Results: Among the 28 variables of univariate analysis, nine variables were identified to have prognostic significance: performance status, histology, location of primary tumor, lung metastasis, peritoneum metastasis, ascites, hemoglobin, albumin, weight loss and bone metastasis. Multivariate analysis by Cox proportional hazard model, including nine prognostic significance factors evident in univariate analysis, revealed weight loss, histology, peritoneum metastasis, ascites and serum hemoglobin level to be independent variables. Conclusion: Performance status, weight loss, histology, peritoneum metastasis, ascites and serum hemoglobin level were identified as important prognostic factors in advanced gastric cancer patients. These findings may facilitate pretreatment prediction of survival and can be used for selecting patients for treatment.

• Journal of Breast Disease
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• 제6권2호
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• pp.35-38
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• 2018

Purpose: The eighth American Joint Committee on Cancer staging system for breast cancer was recently published to more accurately predict the prognosis by adding biomarkers such as estrogen receptors, progesterone receptors, and human epidermal growth factor receptor 2. However, this system is very complicated and difficult to use by clinicians. The authors developed a program to aid in setting up the staging system and confirmed its usefulness by applying it to theoretical combinations and actual clinical data. Methods: The program was developed using the Microsoft Excel Macro. It was used for the anatomic, clinical and pathological prognostic staging of 588 theoretical combinations. The stages were also calculated the stages using 840 patients with breast cancer without carcinoma in situ or distant metastasis who did not undergo preoperative chemotherapy. Results: The anatomic, clinical and pathological prognostic stages were identical in 240 out of 588 theoretical combinations. In the actual patients' data, stages IB and IIIB were more frequent in clinical and pathological prognostic stages than in the anatomic stage. The anatomic stage was similar to the clinical prognostic stage in 58.2% and to the pathological prognostic stage in 61.9% of patients. Oncotype DX changed the pathological prognostic stage in 2.1% of patients. Conclusion: We developed a program for the new American Joint Committee on Cancer staging system that will be useful for clinical prognostic prediction and large survival data analysis.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제1권1호
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• pp.30-38
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• 1998

배경: 간암은 우리나라에 흔한 암으로 암등록 자료($1991{\sim}1992$)에 의하면 암발생율 3위, 암에 의한 사망 원인 중 2위를 차지한다. 암환자에서 환자의 생존기간을 예측하는 것은 환자의 진료에서 환자 자신이나 가족, 의료진에게 매우 중요하다고 생각된다. 본 연구는 간암 환자에서 환자의 생존 기간을 예측할 수 있는 예후 인자를 찾아 간암 환자의 진료에 도움이 되고자 하였다. 방법: 1995년 1월부터 6월 사이에 연세대학교 의과대학 부속 영동세브란스 병원에 간암으로 입원한 환자 91명(남자 73명, 여자 18명)을 대상으로 의무기록을 통해 입원 당시 임상적인 특성 28가지를 조사하였으며, 의무기록과 동사무소 기록을 가지고 1996년 7월 31일까지 추적하여 생존 여부를 확인하였다. Cox proportional hazard model을 이용하여 임상적 특성 중 사망위험도를 높이는 유의한 변수를 얻은 후 이를 예후 인자로 삼았다. 이것을 life regression analysis을 통해 예후 인자 각각이 존재할 때의 생존 기간 및 동반된 예후 인자 갯수에 따른 생존 기간을 예측하였다. 결과: 1) 원발성 간암 91명 중 남자가 73명(80.2%), 여자가 18명(19.8%)이며, 평균 연령은 $56.7{\pm}10.6$세이었고, 추적 불가능한 사람 16명을 제외한 75%명중 그 기간 사이에 사망한 사람이 57명(76%), 생존한 사람이 18명(24%)이었다. 2) 임상적인 특성 중 프로트롬빈 시간(prothrombin time) 40% 미만(RR: relative risk. 10.8), 체중감소(RR. 4.4), 고혈압의 과거력(RR. 3.2), 복수(RR. 2.8), 저칼슘혈증(RR. 2.5)인 경우가 환자의 사망위험도의 유의한 예후 인자였다(P<0.01). 3) 사망위험도 예후 인자 5가지가 모두 있는 경우는 생존 기간이 1.7일, 4가지만 있는 경우는 $4.2{\sim}10.0$일, 3가지만 있는 경우는 $10.4{\sim}41.9$일, 2가지만 있는 경우는 $29.5{\sim}118.1$일, 1가지만 있는 경우는 $124.0{\sim}296.6$일, 모두 없는 경우는 724.0일이었다. 결론: 간암 환자에서 프로트롬빈 시간의 연장(<40%), 체중감소 고혈압의 과거력, 복수, 저칼슘혈증(<8.7mg/dl) 등의 순으로 높은 사망위험도를 예측하게 하는 유의한 인자임을 알 수 있었고, 동반된 예후인자의 갯수로써 생존 기간을 예측할 수 있을 것으로 생각된다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제13권5호
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• pp.1841-1844
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• 2012

Background: The majority of patients with pancreatic cancer present with advanced disease. Systemic chemotherapy has limited impact on overall survival (OS) so that eligible patients should be selected carefully. The aim of this study was to analyze prognostic factors for survival in Turkish advanced pancreatic cancer patients who survived more than one year from the diagnosis of recurrent and/or metastatic disease and receiving gemcitabine (Gem) alone or gemcitabine plus cisplatin (GemCis). Methods: This retrospective evaluation was performed for patients who survived more than one year from the diagnosis of recurrent and/or metastatic disease and who received gemcitabine between December 2005 and August 2011. Twenty-seven potential prognostic variables were chosen for univariate and multivariate analyses to identify prognostic factors associated with survival. Results: Among the 27 variables in univariate analysis, three were identified to have prognostic significance: sex (p = 0.04), peritoneal dissemination (p =0.02) and serum creatinine level (p=0.05). Multivariate analysis by Cox proportional hazard model showed only peritoneal dissemination to be an independent prognostic factor for survival. Conclusion: In conclusion, peritoneal metastasis was identified as an important prognostic factor in metastatic pancreatic cancer patients who survived more than one year from the diagnosis of recurrent and/or metastatic disease and receiving Gem or GemCis. The findings should facilitate pretreatment prediction of survival and can be used for selecting patients for treatment.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권6호
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• pp.2805-2810
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• 2016

Background: Differentiated thyroid cancer is the most common endocrine malignancy with a generally good prognosis. Knowing long-term outcomes of each patient helps management planning. The study was conducted to develop and validate a clinical prognostic score for predicting disease remission in patients with differentiated thyroid cancer based on patient, tumor and treatment factors. Materials and Methods: A retrospective cohort study of 1,217 differentiated thyroid cancer patients from two tertiary-care hospitals in the Northeast of Thailand was performed. Associations between potential clinical prognostic factors and remission were tested by Cox proportional-hazards analysis in 852 patients (development cohort). The prediction score was created by summation of score points weighted from regression coefficients of independent prognostic factors. Risks of disease remission were estimated and the derived score was then validated in the remaining 365 patients (validation cohort). Results: During the median follow-up time of 58 months, 648 (76.1%) patients in the development cohort had disease remission. Five independent prognostic factors were identified with corresponding score points: duration from thyroid surgery to $^{131}I$ treatment (0.721), distant metastasis at initial diagnosis (0.801), postoperative serum thyroglobulin level (0.535), anti-thyroglobulin antibodies positivity (0.546), and adequacy of serum TSH suppression (0.293). The total risk score for each patient was calculated and three categories of remission probability were proposed: ${\leq}1.628$ points (low risk, 83% remission), 1.629-1.816 points (intermediate risk, 87% remission), and ${\geq}1.817$ points (high risk, 93% remission). The concordance (C-index) was 0.761 (95% CI 0.754-0.767). Conclusions: The clinical prognostic scoring model developed to quantify the probability of disease remission can serve as a useful tool in personalized decision making regarding treatment in differentiated thyroid cancer patients.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권9호
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• pp.1055-1064
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• 2020

Objective: To assess the incremental prognostic value of coronary computed tomography angiography (CCTA) in comparison to a clinical risk model (Framingham risk score, FRS) and coronary artery calcium score (CACS) for future cardiac events in ischemic stroke patients without chest pain. Materials and Methods: This retrospective study included 1418 patients with acute stroke who had no previous cardiac disease and underwent CCTA, including CACS. Stenosis degree and plaque types (high-risk, non-calcified, mixed, or calcified plaques) were assessed as CCTA variables. High-risk plaque was defined when at least two of the following characteristics were observed: low-density plaque, positive remodeling, spotty calcification, or napkin-ring sign. We compared the incremental prognostic value of CCTA for major adverse cardiovascular events (MACE) over CACS and FRS. Results: The prevalence of any plaque and obstructive coronary artery disease (CAD) (stenosis ≥ 50%) were 70.7% and 30.2%, respectively. During the median follow-up period of 48 months, 108 patients (7.6%) experienced MACE. Increasing FRS, CACS, and stenosis degree were positively associated with MACE (all p < 0.05). Patients with high-risk plaque type showed the highest incidence of MACE, followed by non-calcified, mixed, and calcified plaque, respectively (log-rank p < 0.001). Among the prediction models for MACE, adding stenosis degree to FRS showed better discrimination and risk reclassification compared to FRS or the FRS + CACS model (all p < 0.05). Furthermore, incorporating plaque type in the prediction model significantly improved reclassification (integrated discrimination improvement, 0.08; p = 0.023) and showed the highest discrimination index (C-statistics, 0.85). However, the addition of CACS on CCTA with FRS did not add to the prediction ability for MACE (p > 0.05). Conclusion: Assessment of stenosis degree and plaque type using CCTA provided additional prognostic value over CACS and FRS to risk stratify stroke patients without prior history of CAD better.