딥 러닝 방법으로 질병 바이오마커 감지

워터루 대학(Waterloo University)의 연구자들은 높은 정확도로 질병 바이오마커를 감지할 수 있는 딥 러닝 네트워크를 개발했습니다. 이 네트워크는 데이터셋에서 펩타이드 특징을 98% 감지할 수 있습니다. 이는 과학자와 의료 전문가가 조직 샘플 분석을 통해 가능한 질병을 발견할 수 있는 기회가 더 커짐을 의미합니다.

바이오마커 식별

질병을 감지하는 기존 기술은 생체 샘플의 단백질 구조를 분석하는 것을 포함합니다. 컴퓨터 프로그램은 이 과정에서 큰 역할을 하며, 테스트에서 생성된大量의 데이터를 검사하여 특정 질병 마커를 식별할 수 있습니다.

파테마 투즈 조hora는 컴퓨터 과학 체리톤 학교의 박사 과정 연구자입니다.

“하지만 기존 프로그램은 종종 부정확하거나 기본 함수에서 인간 오류로 인해 제한될 수 있습니다.” 조hora는 말했다.

“우리가 연구에서 한 일은 펩타이드 특징을 98% 감지할 수 있는 깊은 신경 네트워크를 생성하는 것입니다. 우리는 질병 감지를 더 정확하게 하기 위해 의료 전문가에게 최고의 도구를 제공하려고 노력하고 있습니다.” 조hora는 계속했습니다.

펩타이드는 인간 조직에서 단백질을 구성하는 아미노산의 사슬입니다. 이러한 작은 사슬은 종종 질병의 특정 마커가 식별되는 곳입니다. 연구자들이 테스트하는 더好的 방법을 개발할 수 있다면 질병을 더 정확하게 감지할 수 있을 것입니다.

Pointlso 딥 러닝 네트워크

연구 팀이 개발한 새로운 딥 러닝 네트워크는 Pointlso라고 하며, 이는 기존의 생체 샘플 시퀸스로부터 학습된 기계 학습 또는 인공 지능의 한 형태입니다.

“다른 질병 바이오마커 감지 방법은 수동으로 설정해야 하는 많은 매개변수가 있습니다.” 조hora는 말했다. “하지만 우리의 딥 신경 네트워크는 매개변수를 스스로 학습하므로 더 정확하며, 질병 바이오마커 발견 접근 방식을 자동화합니다.”

프로그램의 또 다른 중요한 측면은 특정 질병만을 위한 것이 아니라, 다양한 질병과 관련된 바이오마커를 식별하도록 훈련되었다는 것입니다. 예를 들어, 심장병, 암, 코로나19와 같은 질병입니다.

“어떤 종류의 질병 바이오마커 발견에도 적용할 수 있습니다.” 조hora는 말했다. “그리고 본질적으로 패턴 인식 모델이므로大量의 데이터 내에서 작은 객체를 감지하는 데 사용할 수 있습니다. 의학과 과학을 위한 많은 응용 프로그램이 있습니다. 이러한 연구를 통해 사람들이 도움을 받을 수 있는 가능성이 열리는 것을 보는 것이 흥미롭습니다.”