맞춤형 암치료와 환자 정보

전문가 제언

미국암학회에 따르면, 사망자의 25%가 암 환자로, 미국에서 두 번째로 많은 사망원인이 암이다. 유럽에서는 75세 이전에 암에 걸릴 확률이 남자 1/3, 여자 1/4이라고 한다.

미국과 유럽의 보건 기구는 방대한 양의 암 환자 정보를 처리하여, 단순히 암환자의 생존 기회와 치료방법의 개선 뿐 아니라, 새로운 처방을 개발하려는 할 계획을 추진하고 있다. 그 중 하나가 미국의 CancerLinQ인데, 많은 량의 데이터를 집적해서, 모든 암환자의 경험을 미래 암 치료에 귀중한 정보로 이용하게 하는‘의료 학습 시스템’이다.

CancerLinQ의 완성을 위한 미국임상종양학회의 접근방법은, 공개 소프트웨어와‘Galileo Cosmos’데이터-마이닝 소프트웨어를 결합하여, 예비처리를 한 데이터에 접속하고 분석하는 것이다. 예비처리를 하는 소프트웨어는 통계적 기능과 인공지능 신경망 기법을 사용하여, 시스템이 요구하는 데이터 형태의 구조, 학습, 매핑을 한다.

Dr. Peter Campbell(Welcome Trust Sanger Institute 유전학 수장)은 데이터를 모아 큰 온라인 데이터베이스를 구축하면 개인별 맞춤형 처방이 가능해질 것이고, 난치병을 보다 효과적으로 치료할 기회를 제공할 것이라고 한다.

전인구를 대상으로 환자 정보의 데이터베이스를 이용하려는 이유는 암의 성질 때문이다. 암의 변종은 너무 많고, 그 원인도 다양하며, 같은 종양이라도 세포는 다르게 변형될 수 있다. 따라서 많은 사람에게 효과가 있었던 치료도 어떤 사람에게는 전혀 효과가 없을 수 있다. 미국임상종양학회의 전 대표인 Dr. Sandra Swain는 상당히 많은 그룹의 환자라도 기존의 임상시험 구조로는 대표성이 없다고 한다. 노인들의 병은 노화에서 오는 경우가 많아, 환자를 진단하는 방법에 차이가 있게 된다.

또 다른 이슈는 의사들이 현실에서 접근이 잘 안 되지만, 원칙적으로는 가능한 데이터를 통해 병의 원인을 걸러내는 방법이다.

저자

Chris Edwards

자료유형

연구단신

원문언어

영어

기업산업분류

과학기술일반

연도

2014

권(호)

57(4)

잡지명

Communications of the acm

과학기술
표준분류

과학기술일반

페이지

13~15

분석자

서*우

분석물

• 맞춤형 암 치료와 환자 정보.pdf [256,681 byte]

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