테크노트 KAIST 연구팀, 바이오 경로 이미지 자동 분석하는 AI 개발

KAIST 연구진이 바이오 경로 정보를 자동으로 추출할 수 있는 인공지능 프레임워크를 개발했다. KAIST는 생명화학공학과 김현욱 교수 연구팀이 바이오 경로 이미지에서 유전자와 대사물질 정보를 자동으로 추출하는 기계학습 기반의 ‘바이오 경로 정보 추출 프레임워크(이하 EBPI, Extraction of Biological Pathway Information)’를 개발했다고 28일 밝혔다. 연구팀이 개발한 EBPI는 문헌에서 추출한 이미지 속의 화살표와 텍스트를 인식하고 이를 기반으로 바이오 경로를 편집 가능한 표의 형태로 재구성한다. 객체 감지 모델 등의 기계학습을 사용해 경로 이미지 내 화살표의 위치와 방향을 감지하고 이미지 속 텍스트를 유전자, 단백질, 대사물질로 분류한다. 그 후 추출된 정보를 통합해 경로 정보를 표 형식으로 제공한다. 연구팀은 7만4853편의 논문에서 추출한 바이오 경로 이미지와 기존 수작업으로 작성된 경로 지도를 비교하며 EBPI의 성능을 검증했다. 그 결과 높은 정확도로 바이오 경로 정보가 자동으로 추출됐음을 확인했다. 또한 EBPI를 사용해 대표적인 바이오 경로 데이터베이스에 포함되지 않은 생화학 반응 정보를 대량의 문헌 내 바이

• 이창현 기자
• 2024-11-28 14:01