난소암 조기진단을 위한 다중 바이오마커 선택 알고리즘 성능 비교 (A Comparison of Multiple Biomarker Selection Algorithms for Early Screening of Ovarian Cancer)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 10권 / 6호 / 107 ~ 113페이지
· 저자명 : 장민기, 김유섭, 김종대, 송혜정, 배수미, 이은영, 박준형, 김종원, 박찬영

초록

본 연구에서는 루미넥스 (Luminex) 사용 환경에서 난소암을 진단할 수 있는 최적 바이오마커 조합을 선택하여 암(Cancer)과 정상(Normal) 간의 분류 성능을 증명하고 비교하고자 한다. t-검증, 유전자 알고리즘, 그리고 랜덤 포레스트를 사용하여 분류성능이 좋은 최적 바이오마커 조합을 선별하였다. 선별된 각각의 마커조합에 대해 선형분류기, k-최근점 학습, 그리고 로지스틱 회귀분석을 사용해 민감도, 특이도, 및 분류 정확도를 비교해 보았다. 실험데이터에 사용된 21개의 바이오마커 데이터는 두 곳의 병원에서 총 65명(암 27명, 정상 38명)의 혈청을 제공받아 루미넥스-PRA로 추출하였다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘으로 2에서 3개의 마커를 선택하고 선형분류기를 사용해 분류를 했을 때, 2에서 4개로 구성된 마커 조합의 전수조사와 비교를 통해 획득한 결과와 가장 유사한 민감도, 특이도 및 분류 정확도를 보였다.

영어초록

This paper demonstrates and compares the classification performance from cancer to normal under exposed Luminex environment of the optimal biomarker combinations that can diagnose ovarian cancer. The optimal biomarker combinations having high resolutions are determined from T-Test, Genetic Algorithm, and Random Forest. The sensitivity, specificity, and accuracy using each selected combinations are compared by Linear Discriminant Analysis (LDA), k-Nearest Neighbor (k-NN), and Logistic Regression. The biomarker data of 21 sets used in this experiment is obtained through Luminex-PRA from the serum of 65 patients (caner: 27, normal: 38) of two hospitals. In this study, when 2 to 3 markers are selected with Genetic Algorithm and categorized with LDA, the obtained sensitivity, specificity, and accuracy are the most similar to the results obtained through complete enumeration of the combination of 2 to 4 markers.

참고자료

· 없음