새 알고리즘, 중요한 암 돌연변이 발견으로 미래 치료법 개선 기대

Seoul연구자들은 암을 유발하는 유전적 변화를 빠르게 찾아낼 수 있는 새로운 컴퓨터 프로그램을 개발했습니다. 이 프로그램은 DiWANN이라는 네트워크 모델을 사용하여 다양한 암 유형에서 유전적 돌연변이 간의 패턴을 분석합니다. 이러한 패턴을 연구함으로써 과학자들은 새로운 약물 타겟을 발견하고 암의 유전적 구성에 대해 더 잘 이해할 수 있기를 기대합니다.

DiWANN은 대규모 유전 데이터를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 최소한의 공간을 사용하면서 중요한 정보를 보존합니다. 또한, 연구자들이 다양한 암을 동시에 연구하여 전반적인 이해도를 높일 수 있도록 지원합니다.

암은 다양한 유전적 변이에 의해 발생하는 여러 질환으로 구성되어 있습니다. 이러한 유전 데이터를 분석하는 것은 방대한 양의 데이터와 이러한 변화들 사이의 복잡한 연결 때문에 어려웠습니다. 새로운 알고리즘은 데이터를 정리하고 계산을 단순화하여 이 과정을 용이하게 만듭니다.

DiWANN 모델은 과도한 정보를 사용하지 않고도 유전적 서열이 어떻게 관련되어 있는지 효과적으로 보여줍니다. 이를 통해 계산 속도가 빨라지고 작은 유전적 상호작용을 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 연구자들은 사전에 데이터 양을 줄임으로써 과정을 덜 부담스럽게 하고 유전적 상호작용을 더 잘 이해할 수 있게 되었음을 발견했습니다.

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췌장암에서 모델은 두 가지 특정 돌연변이, 즉 종양 단백질 53과 KRAS가 종종 함께 발생한다는 사실을 발견했습니다. 과학자들이 이전에 추측만 했던 이 발견은 새로운 치료법의 중요한 표적을 가리킵니다. 또한 이 모델은 유사한 돌연변이 패턴을 가진 암을 찾아내어 동일한 치료법에 잘 반응할 가능성이 있는 경우를 식별하는 데에도 도움을 줍니다.

이 연구는 암 연구 외에도 가치가 있습니다. DiWANN은 COVID-19와 진드기 매개 질환의 전파를 이해하는 데 사용되었습니다. 이는 이 모델이 다양한 의학 연구 분야에서 유용할 수 있음을 나타냅니다.

연구진은 연구자와 공중 보건 전문가들이 모델을 더 쉽게 활용할 수 있도록 온라인 도구를 개발할 계획입니다. 이는 첨단 도구를 보다 접근 가능하게 하여 암 및 기타 복잡한 질병에 대한 신치료법의 발견을 가속화할 수 있을 것입니다.

이 프로젝트는 국가과학재단과 국립암연구소의 지원을 받았으며, 이는 의료 연구에서의 중요성을 보여줍니다. 새로운 알고리즘은 보다 정밀하고 효율적인 유전 분석을 가능하게 하여, 미래의 치료와 환자 관리에 발전을 가져올 수 있습니다.