베르티스(대표 노동영· 한승만)가 딥러닝 기술 기반으로 타깃 단백체 데이터를 해석하는 소프트웨어 ‘딥엠알엠(DeepMRM)’ 성능 연구 결과를 국제학술지 ‘셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)’에 게재했다.
딥엠알엠은 특정 단백질 후보물질을 찾기 위한 대표적인 분석법 MRM(Multiple Reaction Monitoring)을 더욱 효율적이고 정확하게 진행하고자 개발한 소프트웨어 패키지다.
기존 MRM 분석 소프트웨어의 경우, 분석 과정에 수작업이 수반돼 많은 인력과 시간이 소모되며 인적 오류에 취약해 일관되지 않은 분석 결과를 초래할 수 있다. 딥엠알엠은 이러한 문제점을 객체 탐지를 위한 딥러닝 기술을 활용, 개선했다.
베르티스 머신러닝팀과 미국 자회사 베르티스 바이오사이언스 팀은 공개된 다양한 벤치마킹 MRM 데이터를 활용해 현재 가장 널리 사용되고 있는 Skyline 소프트웨어와 딥엠알엠 성능 비교 테스트를 진행했다.
그 결과, 딥엠알엠이 분석한 단백체 정량 값과 실제 값의 상관관계와 평균 오류값을 측정하는 MAAPE(Mean Arctangent Absolute Percentage Error) 평가 지표 모두에서 Skyline 소프트웨어를 능가했다.
Skyline 소프트웨어에 결과를 더 정교하게 만들어주는 필터 mProphet 알고리즘을 적용해도 딥엠알엠 결과 정확도가 더 높았다.
또한 높은 확장성을 갖추고 있어 MRM 데이터 외에 PRM(Parallel Reaction Monitoring), DIA(Data-Independent Acquisition) 데이터 등 다른 형태 단백질 분석도 가능하다.
한승만 대표는 “베르티스는 아시아 프로테오믹스 선도 기업으로서 연구개발과 실제 임상에서 프로테오믹스가 가진 가능성을 극대화할 수 있는 혁신적인 기술을 개발하는데 최선을 다할 것”이라고 말했다.
구교윤 기자 (
