유방암 발생의 고위험군을 조기에 발견할 수 있는 개인별 유방암 발생 위험도 예측 모델을 개발하여 개인 맞춤형 솔루션을 제공하기 위해,
한국에서 가장 큰 규모의 데이터(17만명, HEXA study)를 활용하여, 한국 여성의 향후 유방암 발생 위험도를 추정하는 예측 모델 도구를 개발하였습니다.

기존 모델은 여성력 관련 요인이 주를 이루었다면 헥사메드에서 개발한 유방암예측모델은 생활습관요인, 가족력, 질병력, 신체계측자료 뿐만 아니라 임상적 유전적 요인을 모두 포함하여 개발하였으며 빅 데이터를 활용하여 기존 예측 모델보다 예측 정밀도를 높였습니다.

예측 모델은 초경, 임신 등 생식건강 요인, 식이, 운동 등 생활습관 요인, 키, 몸무게 등 신체계측치와 가족력 및 유방암 발생에 관여하는 유전자 요인을 모두 포함하여 개발하였습니다.

HEXA study를 이용한 한국인 유방암 발생 위험도 예측 모델 개발

• 데이터(Data)

  유방암 예측모델 개발에 사용된 데이터는 HEXA라는 데이터이고 데이터 작성에 참여된 40 ~ 69세 인원수는 17만명입니다.

• 통계방법(Method)

  유방암 예측모델 개발에 사용된 통계방법은 콕스 비례 위험 모델을 적용하였습니다.

• 인공지능(AI)

  유방암에측모델 개발에 Machine learning 등 AI 기술을 적용하였습니다.

• 유방암 예측모델(Model)

  HEXA 데이터와 콕스 비례위험모델을 사용하여 헥사메드에서 개발한 모델이 유방암예측모델 (KoBrea)입니다.

최고의 유방암 위험도 계산 솔루션

유방암예측모델은 총 2단계로 개발되었습니다.
KoBrea1은 생활위험요인(여성호르몬 관련 여성력), 생활습관요인(식이 음주 운동 등), 신체계측지표(키, 몸무게, 혈압 등), 질병력, 가족력 등을 포함하여 개발되었고, 생활위험요인들로 개발된 KoBrea1모델에 유전적, 임상적 요인을 추가하여 만든 모델이 KoBrea2 입니다. (KoBrea2는 현재 개발중 입니다.)

KoBrea 2 (HexaMed & DCGen) = 임상 요인 + 유전 요인 + 생활 위험 요인

환경적 요인과 유전적 요인의 결합은 기존의 예측모델보다 더 정확합니다.

Hexa-Med 유방암 위험 결과

기존에 개발된 유방암예측모델 중 가장 유명한 모델이 Gail 모델입니다.
Gail 모델에서 저희가 임상요인과 유전요인, 생활위험요인을 추가하면 오른쪽 그래프의 붉은색 실선과 같이 더 예측력이 높아진다는 것을 의미하는 그래프입니다.
이 그림에서 강조하고자 하는 내용은, 저희가 개발한 모델의 예측력이 더 정확하다는 것입니다.
기존에 개발된 유방암예측모델보다 임상,유전,생활위험요인을 모두 추가한 저희가 개발한 유방암예측모델 2 (KoBrea2, 현재 개발중. 현재는 KoBrea1만 개발)의 예측력이 더 정확하다는 것을 강조하고자 합니다.