페이지랭크를 이용한 암환자의 이질적인 예후 유전자 식별 및 예후 예측

최종환; 안재균; Jonghwan Choi; Jaegyoon Ahn

연구문헌

국내 논문지

홈 > 연구문헌 > 국내 논문지 > 한국정보과학회 논문지 > 정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

Current Result Document : 4 / 9 이전건 다음건

한글제목(Korean Title)	페이지랭크를 이용한 암환자의 이질적인 예후 유전자 식별 및 예후 예측
영문제목(English Title)	Identification of Heterogeneous Prognostic Genes and Prediction of Cancer Outcome using PageRank
저자(Author)	최종환 안재균 Jonghwan Choi Jaegyoon Ahn
원문수록처(Citation)	VOL 45 NO. 01 PP. 0061 ~ 0068 (2018. 01)
한글내용 (Korean Abstract)	암환자의 예후 예측에 기여하는 유전자를 찾는 것은 환자에게 보다 적합한 치료를 제공하기 위한 도전 과제 중 하나이다. 예후 유전자를 찾기 위해 유전자 발현 데이터를 이용한 분류 모델 개발 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 암의 이질성으로 인해 예후 예측의 정확도 향상에 한계가 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 유방암을 비롯한 6개의 암에 대한 암환자의 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용하여 페이지랭크 알고리즘을 통해 예후 유전자들을 식별하고, K-Nearest Neighbor 알고리즘을 사용하여 암 환자의 예후를 예측하는 모델을 제안한다. 그리고 페이지랭크를 사용하기 전에 K-Means 클러스터링으로 유전자 발현 패턴이 비슷한 샘플들을 나누어 이질성을 극복하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 유전자 바이오마커를 찾는 알고리즘보다 높은 예측 정확도를 보여주었으며, GO 검증을 통해 클러스터에 특이적인 생물학적 기능을 확인하였다.
영문내용 (English Abstract)	The identification of genes that contribute to the prediction of prognosis in patients with cancer is one of the challenges in providing appropriate therapies. To find the prognostic genes, several classification models using gene expression data have been proposed. However, the prediction accuracy of cancer prognosis is limited due to the heterogeneity of cancer. In this paper, we integrate microarray data with biological network data using a modified PageRank algorithm to identify prognostic genes. We also predict the prognosis of patients with 6 cancer types (including breast carcinoma) using the K-Nearest Neighbor algorithm. Before we apply the modified PageRank, we separate samples by K-Means clustering to address the heterogeneity of cancer. The proposed algorithm showed better performance than traditional algorithms for prognosis. We were also able to identify cluster-specific biological processes using GO enrichment analysis.
키워드(Keyword)	페이지랭크 암 이질성 예후 예측 바이오마커 분류분석 PageRank cancer heterogeneity prognosis prediction biomarker classification
파일첨부	PDF 다운로드