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베르티스, 표적단백체 분석 소프트웨어 DeepMRM 성능 평가 결과 게재

베르티스는 특정 단백질 후보물질을 찾기 위한 분석법인 다중반응탐색법(Multiple Reaction Monitoring, MRM)의 정확도를 높이기 위한 소프트웨어인 DeepMRM의 성능 평가 결과를 국제 학술지 셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)에 게재했다고 12일 밝혔습니다.

기존의 MRM 분석 소프트웨어는 분석 과정에서 수작업이 필요하기 때문에 많은 인력과 시간이 소요되고 인적 오류 때문에 일관되지 않은 분석 결과를 초래할 수 있었습니다. 이에 대한 개선 목표로 개발된 DeepMRM은 딥러닝을 활용하여 인적 오류를 줄이고 정확도를 높이는 것이 주요 특징입니다.

베르티스 머신러닝팀과 미국 자회사인 베르티스바이오사이언스는 공개된 MRM 데이터를 활용하여 가장 널리 사용되는 소프트웨어 스카이라인와 DeepMRM의 성능을 비교했습니다. 그 결과, DeepMRM은 스카이라인 대비 단백체의 정량값과 실제값의 상관관계(correlation coefficients)는 높고 평균 오류값을 측정하는 MAAPE 평가 지표는 낮게 나타났습니다. 또한, 스카이라인의 결과를 더 정교하게 만드는 추가 알고리즘 mProphet을 적용한 결과보다도 DeepMRM 결과가 더 높은 정확도를 보였습니다.

박정갑 베르티스 머신러닝팀 이사는 "DeepMRM은 다중마커진단 솔루션에서 데이터 처리량을 획기적으로 늘릴 수 있는 분석도구입니다"라며 "향후 진단과 치료, 신약후보물질 발굴이 모두 가능한 플랫폼을 구현하기 위해 인공지능(AI)을 적용한 분석도구 개발을 지속할 것"이라고 말했습니다.

이번 연구 결과가 발표된 것은 다중반응탐색법(Multiple Reaction Monitoring, MRM) 분야에서 인공지능의 적용이 가능하다는 가능성을 제시하는 것으로 평가되고 있습니다. 딥러닝 기술을 활용한 DeepMRM의 성능은 의료 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

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