바이오마커 발굴
질병은 유전체, 단백체, 대사체, 임상 데이터와 진료 기록에 옅게 흩어진 신호를 남깁니다. 데이터를 하나씩 따로 볼 때는 보이지 않던 패턴을 AI가 이어 붙입니다.
작업
임상시험이나 진료가 실제로 다루고 있는 하위 집단을 찾아냅니다.
발견된 코호트 바깥에서도 살아남는 다중 오믹스 신호를 봅니다.
투여 전에 반응군과 비반응군을 가릅니다.
상관관계에서 멈추지 않고 의사결정이 붙는 신호를 찾습니다.
잡음과 결측 구조가 다른 모달리티를 함께 모델링합니다.
미리 정해 놓지 않고 기록에서 표현형을 학습합니다.
복잡함 속에서 신호를 찾아냅니다.
원칙
본 적 없는 코호트에서도 그 신호가 살아남는지 보이는 일이 어렵습니다.
무작위 분할은 모든 모델을 실제보다 좋아 보이게 합니다. 실제 사용 환경과 같은 방식으로 나눕니다.
판정 기준은 결과를 보기 전에 적고, 결과에 맞춰 넓히지 않습니다.
데이터가 얇아서 유의하지 않은 것은 효과가 없다는 증거가 아니며, 그렇게 쓰지 않습니다.
왜 AI인가
어떤 예후 신호는 종양 슬라이드에서 걸러내지 않고 잰 6,642개 형태 특징에서 나왔고, 장기별 노화 시계는 약 5,000개 혈장 단백질에서 나왔습니다. 정보는 어느 하나가 아니라 조합에 있었습니다.
임상 용어는 맨눈으로 구분하고 이름 붙일 수 있었던 것들의 목록입니다. 모델은 결과를 기준으로 최적화하므로, 픽셀이나 펩타이드 안의 무엇이든 상관관계가 있으면 씁니다.
망막은 안과가, 헤모글로빈은 혈액내과가 봅니다. 그 경계는 정보가 있는 위치가 아니라 진료가 조직된 방식입니다.
평소 찍는 사진이나 10초짜리 파형에 신호가 들어 있다면, 그 검사의 한계비용은 0입니다. 새 검사를 처방하는 것과는 경제학이 다릅니다.
근거
줄곧 데이터 안에 있었지만 아무도 그렇게 물어보지 않았던 것들입니다.
10초짜리 심전도가 심장이 얼마나 세게 뛰는지를 알려 준다고는 아무도 생각하지 않았습니다. 환자 44,959명으로 학습한 모델은 그것을 읽어 냈고, 45개 기관 22,641명 무작위 시험에서 실제로 새 진단을 늘렸습니다. 심초음파가 정상인데도 모델이 지목한 환자들은 이후 기능 저하 위험이 4배 높았습니다.
Attia 외 Nature Medicine 2019 · Yao 외 Nature Medicine 2021 ↗환자 284,335명으로 학습한 모델이 평범한 안저 사진에서 나이, 혈압, 흡연 여부를 읽었습니다. 성별은 거의 완벽하게 맞혔습니다. 독립 재현 논문은 성별에 따른 망막 특징의 차이를 임상의들은 아직 모른다고 명시했습니다.
Poplin 외, Nature Biomedical Engineering, 2018 ↗무엇이 중요한지 알려 주지 않은 채 유방암 슬라이드에서 수천 개 특징을 쟀습니다. 생존을 가장 잘 예측한 특징은 암세포가 아니라 병리의사가 등급을 매기지 않는 주변 기질에 있었습니다. 독립 코호트 두 곳에서 모두 유지됐습니다.
Beck 외, Science Translational Medicine, 2011 ↗빈혈은 피를 뽑아 진단합니다. 딥러닝이 망막 사진에서 헤모글로빈 농도를 직접 읽었습니다. 환자 11,388명 기준이고, 당뇨 환자가 이미 정기적으로 찍는 영상이 곧 선별검사가 됩니다.
Mitani 외, Nature Biomedical Engineering, 2020 ↗한 번의 채혈에서 얻은 약 5,000개 혈장 단백질로 성인 5,676명의 장기 11개 각각에 생물학적 나이를 매겼습니다. 다섯 중 한 명은 한 장기만 유난히 빨리 늙고 있었고, 심장이 그런 경우 심부전 위험이 크게 높았습니다.
Oh 외, Nature, 2023 ↗반대쪽 절반도 그대로 적습니다. 같은 자유로움이 가짜 신호도 만들어 내고, 성능 수치만으로는 둘을 구별할 수 없습니다. 모델은 흉부 X선에서 환자가 스스로 밝힌 인종을 AUC 0.91~0.99로 맞히는데, 영상을 뭉개거나 필터를 걸어도 유지됩니다. 임상의는 못 하고 아무도 설명하지 못하는 일입니다. 또 어떤 신경망은 영상의 촬영 기관을 99.95% 정확도로 알아맞혔고, 한 병리 모델은 다른 나라 코호트로 옮기자 0.84에서 0.69로 떨어졌습니다. 신호는 다른 기관의 독립 코호트에서 살아남아야 비로소 신호입니다. 위 사례 중 그 관문을 완전히 통과한 것은 심전도 연구뿐입니다.
