SCOPUS
KCI등재
SCIE
포스터 발표 : Neural Network을 이용한 Hepatitis C Virus Nonstructural 5A Region의 단백서열과 인터페론 치료 반응과의 관련성 분석 = Analysis of Relationship between Amino Acid Substitutions in Nonsturctural 5A Region of Hepatitis C Virus and Response to Interferon with Neural Networks - Metaanalysis
저자
발행기관
학술지명
Clinical and Molecular Hepatology(대한간학회지)(Clinical and Molecular Hepatology)
권호사항
발행연도
2003
작성언어
-주제어
KDC
510
등재정보
SCOPUS,KCI등재,SCIE
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
89-89(1쪽)
제공처
배경/목적: C형 간염바이러스(HCV)는 유전형에 따라 인터페론에 대한 감수성의 차이가 있으며, HCV group Ib는 인터페론 치료에 잘 반응하지 않음이 알려져있다. HCV nonstructural 5A protein (NS5A) 부위의 아미노산 변이가 인터페론에 대한 치료반응과 관련이 있다는 보고가 있어 interferon- sensitivity-determining region(ISDR)이라고 알려졌으나 이후의 보고들은 상반되는 결과를 보였는데, 기존의 분석에서는 단백서열 변이의 개수만 고려되었고 변이의 위치가 고려되지 않았다. Artificial neural network은 복잡한 패턴을 인식하는 문제 해결에 이용되는 model로서, 많은 양의 자료를 이용하여 network을 training시킴으로써 새로운 자료를 판별하거나 예측하는 데에 이용되는 분석기법이다. 연자 등은 인터페론과 ISDR의 변이에 관한 기존의 보고들을 neural network 기법으로 meta-analysis하여 치료반응과의 관련성을 분석하였다. 대상과 방법: PubMed에서 HCV genotype Ib ISDR의 단백서열과 인터페론 치료에 대한 반응 결과를 확인할 수 있었던 25편의 논문에 등재된 단백서열 1159 건을 분석하였다. 통계분석은 단백변이가 없는 wild type, 변이의 수가 1-3개인 intermediate type, 4개 이상인 mutant type으로 구분하여 Chi-square test로 유의성을 검정하였으며, neural network 분석은 supervised training으로는 multilayer perception(MLP), radial basis function(RBF), linear network을, unsupervised training으로는 Kohonen network(SOFM)를 사용하였다. 1999년 이후에 보고된 658건의 서열을 이용하여 training : selection : test를 2:1:1로 시행한 후 1999년 이전에 보고된 501건의 서열을 이용하여 neural network의 판별력을 확인하였다. 결과: 아미노산 변이의 개수를 3개 이하와 4개 이상을 기준으로 나누었을 때 인터페론 치료의 반응여부는 82%의 정확도를 보였으며, 변이의 수와 인터페론 치료반응도 간에는 p<0.0001의 유의한 상관성이 관찰되었다. 인터페론 반응에 대한 민감도와 특이도는 각각 42.8%, 94.7% 이었으며, 아미노산 변이의 수가 1-3개 사이인 경우가 49.5%로서 이 경우 위음성율은 22.7%이었다. Neural network중 RBF network이 가장 우수한 성적을 보였으며 이 모델로 예측한 인터페론 반응도의 정확도(correct classificatioin)는 73.8% 이었다. 아미노산 변이가 1-3개인 군에 국한하여 neural network training을 시행한 결과, 이용된 모든 network에서 인터페론 치료 반응여부를 재현성있게 판별할 수 없었다. 결론: HCV NS 5A region의 변이는 통계적으로 인터페론 치료의 반응과 유의한 상관관계가 있으나, 약 반수에서는 변이의 수가 1-3개로서 예측이 어려워 임상적 효용이 적다고 판단되었다. 이 경우 neural network을 이용한 패턴 분석 결과 치료 반응과 관련된 특정 패턴을 찾을 수 없었으며, 따라서 단백 치환의 위치를 고려하더라도 Intermediate group에서는 인터페론 치료의 반응을 예견하는 데에 ISDR의 분석이 도움이 되지 않는 것으로 판단된다.
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