AI-driven Metabolomics 데이터 해석 자동화 – Explainable AI(XAI)의 도입과 혁신

1. 서론: 폭발적으로 증가하는 대사체 데이터, 그리고 해석의 한계최근 수년간 LC-MS/MS, GC-MS, NMR 기반의 대사체(metabolomics) 연구는 약물 반응, 질병 예후 예측, 식이 영향 분석 등 다양한 영역에서 핵심적인 분석 기술로 자리 잡았다.특히 비임상 독성 평가, 임상 바이오마커 발굴, 개인 맞춤형 약물 치료 등 정밀의학적 접근에서 대사체 데이터는 유전자나 단백질보다 환자의 현재 생리 상태를 직접 반영하는 특성이 있어 ‘최후의 표현형(phenotype)’으로 불린다.그러나 LC-MS/MS 분석 기술의 고도화로 수천 개 이상의 대사체 피크(feature)가 생성되면서, 연구자는 더 이상 수작업으로 모든 데이터를 해석할 수 없다.분석 후 식별(identification), 정량화(qu..
제약산업 2025. 10. 23. 20:40
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