갑상선유두상암에서 아형별 유전자의 차이를 밝혀 향후 진단 및 치료에 활용할 수 있는 이론적 근거가 밝혀졌다.
갑상선암은 조직학적 진단만으로는 감별이 어렵다.

건국대병원 외과 박경식 교수팀(발표자 : 외과 김종현 전공의)은 대한외과학회 추계학술대회에서 ‘생물정보학 분석을 이용한 유두상 갑상선암의 중요 유전자 및 생물학적 경로 예측’ (Key Genes and Pathways Predicted in Papillary Thyroid Carcinoma by Bioinformatics Analysis)에 대한 논문을 발표했다.

이번 발표를 통해 생물정보학적 기법을 이용해 갑상선 암의 예후를 예측하고, 갑상선암 치료에 있어 환자 맞춤형 치료와 수술의 근거를 마련했다는 평가를 받았다.
생물정보학적 기법은 유전자 기반의 정보를 통계학적으로 분석하는 방법이다.

한편 외과 박경식 교수와 건국대학교 의과대학 생화학교실 김성영 교수팀은 지난 2020년 (한글 논문 명)(Highly accurate diagnosis of papillary thyroid carcinomas based on personalized pathways coupled with machine learning)을 저널 Briefings in Bioinformatics 7월 호에 발표했다. 이 저널은 지난해 기준 IF 11.622로 생물정보학 분야의 세계적인 저널로 알려져 있다.
박경식-김성영 교수팀은 이번 연구에서 새로운 형태의 암진단 인공지능 플랫폼을 제시했다.
이는 메타 분석 기반의 기계 학습 알고리즘을 이용해 높은 신뢰도로 암을 구별할 수 있다는 점에서 주목을 받았다.
[메디컬월드뉴스 김영신 기자]

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