머신러닝 통한 '도네페질·니볼루맙' 이상반응 분석 결과는?

신주영 교수, 분석결과 발표… "머신러닝 알고리즘 활용, 실마리정보 탐지 새로운 대안 기대"

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학습된 예측기에 의한 분류를 기반으로 한 머신러닝 기법이 의약품 이상반응 실마리정보 탐지의 새로운 대안이 될 수 있을 것이라는 전망이 나왔다.
 
이는 머신러닝을 이용한 일부 항암제 이상반응 실마리정보 분석 결과에 따른 것으로 추후 더 많은 연구를 통해 일반화할 수 있을지 주목된다.
 
7일 신주영 성균관대 약대 교수는 서울대병원 치과병원에서 진행된 약물역학위해관리학회 추계학술대회를 통해 '전통적 통계적 분석과 머신러닝 기법 비교' 발표를 진행했다.
 
 
신주영 교수는 이날 성균관대 약물역학연구실과 소프트웨어공학과 등과 함께 연구한 '머신러닝을 이용한 항암제 이상반응 실마리정보 분석' 결과를 공개했다.
 
신 교수에 따르면 이번 분석에서 오랫동안 사용해 온 항암제인 '도세탁셀'과 면역항암제 중 가장 먼저 출시된 '니볼루맙'을 선정해 연구했다.
 
머신러닝 기법은 통계적 방법이 아닌 학습된 예측기에 의한 분류를 기반으로 하는데 실마리 분석을 위한 머신너링으로 가장 강력한 알고리즘인 Random Forest와 gradient Boosting Machine을 사용했다.
 
이후 목표약물의 이상반응에 대한 실마리정보를 탐지했고 이를 기존의 방법으로 실마리정보를 탐지한 결과와 비교했다.
 
최종적으로 두 방법에서의 탐지된 약물-이상반응을 라벨데이터, 기존방법의 결과와 비교해 제시했다.
 
신 교수는 당초 전통적 통계분석 지표가 사전에 연구되고 오랜 기간 사용되었던 부분이라는 점에서 머신러닝 알고리즘보다 나을 것이라고 예측했으나 결과는 반대였다.
 
신 교수는 "최종적으로 제가 가졌던 편견과 반대로 나왔다"며 "머신러닝 알고리즘이 더 많은 부작용 실마리정보를 찾는 것으로 나왔다"고 강조했다.
 
연구결과를 보면 오래 사용된 항암제로 부작용 보고가 많은 도세탁셀이 전반적으로 퍼포먼스가 좋게 나왔고 기존 전통적 통계 방법인 POR(보고오즈비, Reporting Odds Ratios), IC(Information Component) 지표를 이용하는 것보다 머신러닝을 이용한 분석방법이 퍼포먼스가 더 좋게 분석됐다.
 
특히 성능비교를 위한 지표인 양성예측치(positive predictive value)가 높은 것으로 보아 시그널로 판단한 것이 실제 약물과 관련된 이상사례일 가능성이 높다는 판단이다.
 
신 교수는 "머신러닝 알고리즘을 이용하는 것이 기존 방법보다 실마리정보 분석에 더 나은 퍼포먼스를 보여줬다"며 "기존 방법이 잡아내지 못하는 시그널을 잡아냈다"고 소개했다.
 
그러면서 신 교수는 "머신러닝을 통한 실마리정보 탐지가 양성예측치보다 높음으로 보아 정확성 또는 높은 시그널을 생산할 수 있다는 것을 보여준다"고 분석했다.
 
그는 "좋은 퍼포먼스를 보이는 머신러닝 알고리즘인 Random Forest와 gradient Boosting Machine을 이용한 방법이 실마리정보 탐지의 새로운 대안이 있는 가능성을 보여줬다"고 평가했다.
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