한국제약바이오협회

저자 : 이시영 (지니너스 주식회사)

등록일 : 2022.12.23.

요약문
인간의 유전정보를 해독하여 개인의 유전정보를 확인하고, 이에 따른 개인 맞춤형 설루션을 제공하는 정밀의료는 더 이상 미래의 일이 아니게 되었다. 이미 많은 암환자들이 자신의 암 조직 정보에서 나오는 유전체 정보를 기반으로 가장 적합한 약물을 처방받는 시대가 열리게 되었고, 앞으로 이러한 처방의 종류는 더욱 세분화될 것이다. 또한 환자가 질병을 얻기 전 자신의 위험 요소들을 확인하여 대비할 수 있는 많은 진단 기술들이 확보되어 생명에 대한 연장에 크게 이바지할 것으로 사료된다. 이러한 미래를 만들어가는 기술의 근간으로 유전체 분석기술과 인공지능기술의 발달이 있다. 점차 인간이 활용할 수 있는 범위를 넘어서는 데이터의 축적이 이루어지고 있으며, 이를 활용하기 위해서는 머신러닝, 딥러닝 기술들의 활용이 필요하다. 데이터의 올바른 정제와 축적을 기반으로 인공지능 기술이 적절하게 도입된다면 현재까지 임상에서의 통찰력을 기반으로 한 연역적 연구 방식을 넘어 귀납적인 연구 방식을 통한 새로운 접근 법들이 다양하게 나올 것으로 기대한다.

키워드: 인공지능, 유전체, 전사체, 머신러닝, 딥러닝
분야: Bioinformatics, Genetics, Genomics

목 차
1. 유전체 데이터 분석 기술 및 인공지능 기술의 발달
2. 유전체 데이터에 인공지능 기술을 적용한 사례
2.1. 약물반응성 예후 예측
2.2. 공간전사체 발현 예측
2.3. 신약개발 타깃 발굴
3. 결론
4. 참고문헌

출처: https://www.ibric.org/myboard/read.php?Board=report&id=4452