연구는 △이전 임상시험 데이터 기반으로 합성대조군 구성해 급성 골수성 백혈병 (AML)의 전반적인 생존 지표로서 조기 유효성 평가를 설정하는데 적용 △암유전체지도 삼중음성유방암 샘플 내 유방암 유전체 프로파일에 새로운 자율 클러스터링 알고리즘 적용 등이다.
텍사스대 MD앤더슨암센터 돈 베리는 "대량의 환자 데이터에서 추출된 합성대조군은 임상 개발 과정 초기 단계에서 새로운 통찰을 제공할 수 있는 가능성을 제시하고 있다"며 "이 합성대조군을 직접적으로 임상 데이터 시스템에 적용하여 연구의 유효성을 판단하는 것은 그동안의 데이터 활용과 비교했을 때 흥미로운 진화"라고 말했다.
또 유방암 분야에서 메디데이터의 임상시험 유전체학 알고리즘(CTG)을 통한 과학적 발견은 전자 간행물로 출판 승인됐다.
웨일코넬 의학대학 제이슨 메제이 부교수는 "우리가 유전체에 대해 더 많이 알게 될수록 더욱 맞춤화된 치료법을 고안할 수 있다"며 "유전체 데이터와 임상 연구 시스템의 방대한 데이터의 만남은 앞으로 임상연구 개발 과정에서 중요한 통찰을 발견할 전례없는 기회를 마련할 수 있을 것"이라고 전했다.
데이비드 리 메디데이터 최고 데이터 책임자(CDO)는 "이번 미국임상종양학회(ASCO)가 선택한 논문들은 고객의 혁신적인 과학적 발견을 돕는 메디데이터의 역할이 갈수록 커지고 있다는 것을 의미한다"며 "메디데이터의 SCA와 CTG를 기반으로한 논문들은, 탁월한 데이터 자산과 최첨단 데이터 분석을 통해 과학적 가치를 제고하는 대표적인 사례"라고 전했다.
pompom@fnnews.com 정명진 의학전문기자
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