유방암 전이 예측 정확도를 20% 이상 높인 새 기술이 개발됐다. KAIST 바이오뇌공학과 이도헌 교수와 이은정 박사, 미국 샌디에이고 캘리포니아대(UCSD) 트레이 아이데커 교수팀은 전이성 유방암에서 특이한 활동을 보이는 유전자 네트워크의 이상 현상을 포착, 유방암 전이 예측 정확도를 높인 기법을 개발했다고 1일 밝혔다. 연구진은 생물정보학(Bioinformatics) 기술을 이용해 많은 유방암 환자들의 유전자 발현 정보와 DNA칩 실험 데이터를 분석, 전이성 유방암에서 특이한 활동을 보이는 유전자 네트워크를 찾아내고 이를 기반으로 한 예측기법도 개발했다. 새 예측기법은 개별 유전자를 기반으로 한 방법보다 예측 정확도가 20% 이상 향상됐다고 연구진은 설명했다. 현재 사용되는 분자 기반의 질병진단 기술은 질병 발생 시 특이한 활동을 보이는 개별 유전자ㆍ단백질에 초점을 맞춰 여러 유전자가 복합적으로 작용하고 환자마다 다른 양상을 보이는 복합요인성 질환에서는 예측ㆍ진단 정확도가 떨어졌다. 이도헌 교수는 "유방암 전이 예측의 후속 연구로 분자 상호작용 네트워크 외에 신호전달ㆍ전사조절 경로 데이터베이스를 암 전이 예측에 활용하는 기법도 개발했다"며 "이를 이용하면 백혈병ㆍ전립선암ㆍ폐암 등의 진단성능도 향상시킬 수 있다"고 설명했다.