이전 사이트 이동

아토피 피부염(AD)은 유전적, 환경적, 미생물군 등 여러 요인에 의해 유발되는 만성 염증성 피부 질환으로 병인은 아직 명확하지 않음. 최근 장내 미생물군 불균형과 AD의 병인 간 연관성에 대한 연구 결과가 보고되고 있으며 비선형적 관계를 탐색하기 위해 딥러닝 기반 모델이 도입되고 있음. 그러나 선행 연구들에서 제안된 모델들은 미생물의 상호작용과 유전체 정보를 통합하지 못하는 경우가 많아 해석 가능성이 제한적임. 본 연구에서는 미생물 공동 발현 네트워크와 함께 AD를 예측하는 해석 가능한 그래프 주의 신경망 모델인 ATOMIC을 제안함. 모델의 학습 및 검증을 위해 강원대병원에서 99명의 성인 AD환자에 대한 장내 미생물 샘플을 수집하고 처리함.