신경망을 이용한 갑상선 암 metabolic pathway 분석

Abstract

[한글]

갑상선암 발병의 중요 호르몬을 추정하기 위해서 49명의 피실험자를 대상으로 Steroid Pathway 관련 일부 Hormone의 농도를 측정하였다. 이 자료를 토대로 KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) Metabolic Pathway와 문헌 연구를 통하여 Network Analysis Format에 맞게 재구성하였다.

측정된 26개의 Hormone을 대상으로 응용된 Neural Network에 분석변수로 사용하여 단위별 Network를 구성하였다. 구성된 Network에서 Weight값을 정상군과 환자군의 차를 나타내는 지표를 사용되는 DMSW(Differece Mean Square of Weight)를 계산하였다. 계산된 DMSW값을 Clustering(K-means Clustering) Algorithm을 사용하여 4개의 Cluster들을 추정하였다. 추정된 각 Cluster들을 Association Algorithm을 통해 Network Relation을 추정한 결과 갑상선암 질병 발명에 관련된 Steroid Hormone Pathway 상에서, 추정된 4개의 Cluster들의 몇 가지 규칙을 찾아내게 되었다.

[영문]To estimate the important hormones causing thyroid cancer, the concentration of some hormones related to Steroid pathway toward 49 test subjects. These data were re-composed in compliance with Network Analysis Format through KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) Metabolic Pathway and study of literature.

To the measured 26 hormones, Network by unit was composed using analysis variables to applied Neural Network. At the composed Network, Weight Matrix were calculated to DMSW(Difference Mean Square of Weight) used as an indicators showing the differences of normal group and treatment group.

4 clusters were estimated using Clustering(K-means Clustering) Algorithm to the calculated DWSW values. As a result of estimating network relations of each cluster through Association Algorithm, some rules of the estimated 4 clusters could be found in the Steroid Hormone Pathway related to thyroid cancer.