베르티스는 표적단백체 분석 소프트웨어인 ‘DeepMRM’의 성능을 평가한 연구 결과를 국제 학술지 ‘셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)’에 게재했다고 12일 밝혔다.
DeepMRM은 특정 단백질 후보물질을 찾기 위한 분석법인 다중반응탐색법(Multiple Reaction Monitoring, MRM)의 정확도를 높이기 위한 소프트웨어다.
베르티스에 따르면 기존의 MRM 분석 소프트웨어는 분석 과정에서 수작업이 필요하다. 이에 많은 인력과 시간이 소요되고 인적 오류 때문에 일관되지 않은 분석 결과를 초래할 수 있다. DeepMRM은 딥러닝을 활용해 이러한 문제점의 개선을 목표한다.
베르티스 머신러닝팀과 미국 자회사인 베르티스바이오사이언스는 공개된 MRM 데이터를 활용해 가장 널리 사용되는 소프트웨어 ‘스카이라인’와 ‘DeepMRM’의 성능을 비교했다.
그 결과 DeepMRM은 스카이라인 대비 단백체의 정량값과 실제값의 상관관계(correlation coefficients)는 높고 평균 오류값을 측정하는 ‘MAAPE’ 평가 지표는 낮게 나타났다. 스카이라인의 결과를 더 정교하게 만드는 추가 알고리즘 ‘mProphet’을 적용한 결과보다도 DeepMRM 결과가 더 정확도가 높았다.
박정갑 베르티스 머신러닝팀 이사는 “DeepMRM은 다중마커진단 솔루션에서 데이터 처리량을 획기적으로 늘릴 수 있는 분석도구”라며 “향후 진단과 치료, 신약후보물질 발굴이 모두 가능한 플랫폼을 구현하기 위해 인공지능(AI)을 적용한 분석도구 개발을 지속할 것”이라고 말했다.
박인혁 기자 hyuk@hankyung.com