캔터베리 대학(뉴질랜드)의 전문가 팀이 수행한 새로운 연구에 따르면, 인공지능(AI) 기술을 사용하면 의료 전문가가 더 효과적인 암 치료 전략을 개발하는 데 도움이 되어 환자의 생명을 구할 수 있는 능력이 향상될 수 있다고 합니다.
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| AI는 암 치료에 적용되고 있습니다. (출처: vjst) |
이는 캔터베리 대학 수학생물학 센터의 알렉스 가브류슈킨 부교수가 이끄는 연구팀이 4년간 연구한 결과입니다.
이 연구에서 전문가들은 암과 통풍과 같은 복잡한 유전 질환과 관련된 생물학적 데이터를 분석하는 알고리즘을 개발하여 유전 데이터를 기반으로 한 치료 요법을 개발하는 데 도움을 주었습니다.
가브류슈킨 부교수는 "전통적인 의학적 접근 방식은 적절한 치료법을 선택하기 위해 특정 질환을 앓고 있는 많은 환자를 살펴보는 경우가 많다"고 말했다.
그러나 암을 포함한 많은 질병의 경우, 증상이 비슷하더라도 환자마다 상태가 매우 다릅니다. 그러므로 동일한 약물이나 치료법을 적용하는 것은 효과적이지 않을 것입니다. 가브류슈킨 씨는 "게놈이 바로 그 답입니다"라고 강조했습니다.
가브류슈킨 부교수는 그의 연구팀이 게놈 및 임상 데이터에 대한 알고리즘을 개발하고 "훈련"하여 각 환자의 상태를 생물학과 의학의 알려진 지식과 방법과 연결했다고 밝혔습니다. 그런 다음 그들은 치료에 다양한 약물을 결합하는 것과 같은 유용한 권장 사항을 제시하기 위해 임상 실험을 수행했습니다.
그는 이 기술을 통해 의료 전문가가 더 효과적인 암 치료법을 개발하고, 치료에 저항하는 세포의 성장을 억제하고, 의료 서비스를 더 편리하게 만들 수 있을 것이라고 믿고 있습니다. 따라서 이 그룹의 연구는 주로 치료에 저항하는 유전자형이 생길 위험을 최소화하는 방식으로 치료의 우선순위를 정하고 계획을 세우는 데 중점을 두고 있습니다. 치료 후에 발생하는 가장 큰 위험은 치료에 저항하는 세포가 다시 자랄 수 있다는 것입니다.
가브류슈킨 부교수는 이 AI 기반 접근 방식이 잠재적으로 종양학자를 위한 신뢰할 수 있는 의료 보조원 역할을 할 수 있다고 주장합니다. 그는 이 방법이 전 세계적으로 적용 가능하기를 바라고 있으며, 특히 의사들이 유전학에 대한 전문 교육을 받지 않았거나 기존의 모든 유전학 관련 문헌을 연구할 시간이 없는 지역에서는 더욱 그렇습니다.
다음 단계에서 연구팀은 환자, 암 전문의, 역학자와의 상호작용을 통해 새로운 기술을 테스트하는 데 집중할 예정입니다. 또한, 가브류슈킨 부교수의 팀은 또 다른 복잡한 유전병인 통풍을 치료하는 데 알고리즘을 적용하고 있습니다.
두 연구 프로젝트 모두 뉴질랜드, 스위스, 스페인, 미국의 연구자 및 의료 전문가와의 협업이 포함되었습니다.
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