암의 원인이 되는 악성 종양은 스스로 성장하고 계속 진화한다. 악성 종양의 DNA가 어떻게 변화하는지를 정확하게 판단하는 것은 암 치료에 매우 중요하다. 종양의 DNA 변화에 맞춰 의사들은 치료 방식을 결정한다.

악성 종양의 샘플을 분석하는 과정에선 컴퓨터 분석도구와 전문가들의 전문 지식을 결합해 데이터를 분석해야한다. 이를 통해 종양의 유전적인 변화, 변이 등을 판단할 수 있다.

‘IEEE 스펙트럼’에 따르면 미국 볼티모어에 위치한 ‘퍼스널 게놈 다이고노스틱스(Personal Genome Diagnostics:PGDx)’는 종양의 변이를 확인할 수 있는 머신러닝 툴을 개발하고 연구 성과를 ‘사이언스 트랜스레이셔날 메디슨’지에 발표했다. 이를 통해 종양의 DNA 분석 과정을 자동화했다는 설명이다.

PGDx의 CIO이자 이번 논문의 공동 저자인 ‘사무엘 안지우올리(Samuel Angiuoli)’는 “우리의 머신 러닝 툴은 기존의 방식보다 훨씬 정확하게 종양의 변이 등을 진단할 수 있다”고 말했다. 종양의 변이 발생, 위치, 타입, 수 등 정보를 확인할 수 있다면 종양의 형태에 따라 맞춤형 처방을 내릴 수 있다.

PGDx가 개발한 머신러닝 툴은 ‘세레브로(Cerebro)’라고 명명됐다. 기존의 방식은 컴퓨터 분석과 함께 전문가들의 전문 지식을 요구하지만 세레브로는 전문가의 개입 없이도 종양의 타입과 변이 등을 판단할 수 있다. 연구팀은 미 식약처(FDA)의 승인을 받아 이 제품을 판매할 계획이다.