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(a) 전장 유전체 연관 분석을 이용하여 위암과 유전요인과의 관련성을 평가하고, 유의한 연관성을 보이는 유전요인을 선별하는 단계;(b) 위암 발생의 병인 요인으로 추출된 복수의 병인 요인 변수를 고려하여 위암 발생 예측 에티옴 패널 모형을 구축하는 단계; (c) 구축된 상기 위암 발생 예측 에티옴 패널 모형을 기반으로 복수의 병인 요인을 예측인자로 포함하는 다중요인 가중 콕스 비례위험 회귀모형 (Multi-variable weighted Cox proportional hazard regression model)을 구축하는 단계; 및(d) 구축된 상기 다중요인 가중 콕스 비례위험 회귀모형 내 각 병인 요인에 따른 위암발생위험 추정치를 기반으로 개인의 위암 발생 확률을 예측하는 단계,를 포함하는, 위암 발암 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 (a) 단계는,한국인 다기관 코호트에서 내 환자-대조군 데이터를 발견 세트로 설정하고, 질병관리본부의 안산-안성 코호트 유전체 데이터를 유효성 검사 세트로 설정하여 각각의 전장 유전체 분석을 수행하는 것인, 위암 발암 예측 방법
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제2항에 있어서,상기 (a) 단계는,상기 전장 유전체 분석을 통해 상기 발견 세트와 상기 유효성 검사 세트 결과를 바탕으로 통계적으로 유의하다고 판단되는 SNP을 선별하고, 선별된 상기 SNP에 대하여 질병관리본부 안산-안성 유전체 데이터 내에서 위험 대립 유전자(risk allele)의 개수를 산출하고, 선정된 유전 변이당 위험점수를 합산하여 최종 다유전적 위험 점수를 산출하고, 위암 위험의 유전적 요인으로 결정하는 것인, 위암 발암 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 (b) 단계는,개인의 내재적요인 및 환경요인과 관련된 변수를 기반으로 제1에티옴 모형을 구축하는 단계;환경요인-인체 발암성 미세환경(carcinogenic microenvironment) 유발 및 조절자 변수를 기반으로 제2에티옴 모형을 구축하는 단계;개인별 생체지표 변수를 기반으로 제3에티옴 모형을 구축하는 단계;상기 제1에티옴 모형 및 제2에티옴 모형을 통합하여 제4에티옴 모형을 구축하는 단계; 및상기 제4에티옴 모형 및 위암 연관 유전적 요인 변수를 기반으로 제5에티옴 모형을 구축하는 단계,를 포함하는 것인, 위암 발암 예측 방법
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제4항에 있어서,상기 위암 발생 예측 에티옴 패널 모형은, 상기 제5에티옴 모형을 기반으로 한 Random survival forest(RSF) 모델링으로 구축되는 것인, 위암 발암 예측 방법
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제1항에 있어서,상기(d)단계는,인공신경망 기반으로 위암 발생을 예측하되, 단일 시점에서 수집된 유전 정보를 통합 입력하기 위해 순환신경망 마지막 층에 다층 퍼셉트론 신경망을 추가적으로 연결하고, 출력층은 위암 발생 유 또는 무로 설정하는 것인, 위암 발암 예측 방법
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전장 유전체 연관 분석을 이용하여 위암과 유전요인과의 관련성을 평가하고, 유의한 연관성을 보이는 유전요인을 선별하는 유전요인 선별부;위암 발생의 병인 요인으로 추출된 복수의 병인 요인 변수를 고려하여 위암 발생 예측 에티옴 패널 모형을 구축하는 에티옴 패널 모형 구축부; 및다중요인 가중 콕스 비례위험 회귀모형 내 각 병인 요인에 따른 위암발생위험 추정치를 기반으로 개인의 위암 발생 확률을 예측하는 위암 발생 예측부,구축된 상기 위암 발생 예측 에티옴 패널 모형을 기반으로 복수의 병인 요인을 예측인자로 포함하는 다중요인 가중 콕스 비례위험 회귀모형 (Multi-variable weighted Cox proportional hazard regression model)을 구축하는 회귀모형 구축부; 및구축된 상기 다중요인 가중 콕스 비례위험 회귀모형 내 각 병인 요인에 따른 위암발생위험 추정치를 기반으로 개인의 위암 발생 확률을 예측하는 위암 발생 예측부,를 포함하는 것인, 위암 발암 예측 장치
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제7항에 있어서,상기 유전요인 선별부는,한국인 다기관 코호트에서 내 환자-대조군 데이터를 발견 세트로 설정하고, 질병관리본부의 안산-안성 코호트 유전체 데이터를 유효성 검사 세트로 설정하여 각각의 전장 유전체 분석을 수행하는 것인, 위암 발암 예측 장치
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제8항에 있어서,상기 유전요인 선별부는,상기 전장 유전체 분석을 통해 상기 발견 세트와 상기 유효성 검사 세트의 결과를 바탕으로 통계적으로 유의하다고 판단되는 SNP을 선별하고, 선별된 상기 SNP에 대하여 질병관리본부 안산-안성 유전체 데이터 내에서 위험 대립 유전자(risk allele)의 개수를 산출하고, 선정된 유전 변이당 위험점수를 합산하여 최종 다유전적 위험 점수를 산출하고, 위암 위험의 유전적 요인으로 결정하는 것인, 위암 발암 예측 장치
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제7항에 있어서,상기 에티옴 패널 모형 구축부는, 개인의 내재적요인 및 환경요인과 관련된 변수를 기반으로 구축된 제1에티옴 모형;환경요인-인체 발암성 미세환경(carcinogenic microenvironment) 유발 및 조절자 변수를 기반으로 구축된 제2에티옴 모형;개인별 생체지표 변수를 기반으로 구축된 제3에티옴 모형;상기 제1에티옴 모형 및 제2에티옴 모형을 통합하여 구축된 제4에티옴 모형; 및상기 제4에티옴 모형 및 위암 연관 유전적 요인 변수를 기반으로 구축된 제5 에티옴 모형,을 포함하는 것인, 위암 발암 예측 장치
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제7항에 있어서,상기 위암 발생 예측부는,인공신경망 기반으로 위암 발생을 예측하되, 단일 시점에서 수집된 유전 정보를 통합 입력하기 위해 순환신경망 마지막 층에 다층 퍼셉트론 신경망을 추가적으로 연결하고, 출력층은 위암 발생 유 또는 무로 설정하는 것인, 위암 발암 예측 장치
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제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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