생물학적 데이터셋의 범주화 및 표현형 해석을 위한 그래프 신경망(GNN) 활용

그래프 신경망(GNN)은 복잡하게 상호 연결된 생물학적 관계망(예: 단백질-단백질 상호작용, 유전자 조절 네트워크)을 모델링하기 위해 설계된 인공지능 기법이다.

GNN 기반 생물학적 데이터 처리

• 관계 정보 통합: GNN은 단순한 목록 형태의 오믹스 데이터가 아닌, 노드(엔티티)와 엣지(관계)로 구성된 그래프 구조 자체를 학습하여 데이터 간의 잠재적 연결고리를 추출한다.
• 표현형 해석: 이를 통해 다양한 종류의 생물학적 데이터셋(유전체, 전사체 등)을 하나의 통일된 그래프 형태로 통합하고, 특정 질병 상태나 환경 변화에 따른 시스템 수준의 표현형(Phenotype) 변화를 예측할 수 있다.

특히, 희소하거나 잡음이 많은 생물학적 데이터에서 숨겨진 패턴 인식 능력을 제공하며, 이는 신약 타겟 발굴 및 정밀의료 전략 수립에 중요한 방법론적 도구로 활용된다. 관련 연구에서는 시스템 생물학적 관점의 모델링 강화를 목표로 한다.