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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제10권 제8호
발행연도
2019.1
수록면
59 - 65 (7page)

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암 조직에는 다양한 형태의 세포가 존재하지만, 이들의 조성을 실험적으로 확인하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현 데이터에 통계적 기계학습 모델을 적용하여 각 샘플의 세포 조성을 추론하고, 이러한 세포 조성이 암 조직과 정상 조직간에 차이가 있는지를 확인하였다. 두 가지 서로 다른 회귀 모델을 이용하여 세포 조성을 예측한 결과 CD8 T cell과 Neutrophil이 구강암 조직에서 정상 조직에 비해 증가함을 확인할 수 있었다. 또한 비지도학습 중 하나인 t-SNE를 적용하여, 유추된 세포 조성에 의해 정상 조직과 구강암 조직이 서로 군집을 이루고 있음을 확인하였고, 지도 학습 기반의 다양한 분류 알고리즘들을 이용하여 세포 조성 정보를 이용하여 구강암과 정상 조직을 예측하는 것이 가능함을 보였다. 이 연구는 구강암의 면역 세포 침투에 대한 이해도를 증진하는데에 도움을 줄 수 있을 것이다.
#Oral cancer #Machine learning #Gene expression #Bio-IT convergence #Cell subtype composition #Immune cell infiltration

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김일신 / 2016 / 한국인 전반적 급진성 치주염 환자에서 발견된 TNF-α 유전자의 다변성 / 디지털융복합연구 14(1):321~326 dbpia 최부영 / 2017 / 천연물 지표성분들의 세포독성 및 AP-1 활성 평가를 통한 암예방 기능성 탐색 / 융합정보논문지 7(6):89~95 dbpia Michael Dougan / 2019 / Cancer Immunotherapy: Beyond Checkpoint Blockade / Annual Review of Cancer Biology 3(1):55~75 Crossref Vésteinn Thorsson / 2018 / The Immune Landscape of Cancer / Immunity 48(4):812~830.e14 Crossref Aaron M Newman / 2015 / Robust enumeration of cell subsets from tissue expression profiles / Nature Methods 12(5):453~457 Crossref

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