다중 유전자 분석은 호르몬 수용체(HR) 양성 유방암 환자의 재발 위험을 예측하기 위해 널리 사용되어 왔다. 그러나 이러한 분석들은 재발 위험의 기저 메커니즘에 대한 설명력을 결여하고 있다. 이 한계를 해결하기 위해, 우리는 다중 유전자 분석을 위한 새로운 다층 지식 그래프 신경망을 제안하였다. 본 모델은 분석 유전자의 조절 경로를 설명하였으며, 위험 예측과 관련된 전사 하위 경로를 해석하면서 재발 위험을 예측하기 위해 주의(attention) 기반 그래프 신경망을 활용하였다. SCAN-B 데이터셋을 사용하여 세 가지 다중 유전자 분석—Oncotype DX, Prosigna, EndoPredict—에서 평가한 결과, 본 방법의 효율성이 입증되었다. 주의 가중치(attention weights)를 해석한 결과, 세 가지 분석 모두 주로 암의 증식을 촉진하는 신호전달 경로에 의해 조절되며, 특히 유방암 재발을 위한 RTK-ERK-ETS 매개 세포 증식이 두드러짐을 확인하였다. 또한 본 분석에서는, 다층 지식 그래프를 구성하는 데 사용된 서로 다른 지식 기반들 간에도 중요한 조절 하위 경로가 일관되게 유지됨을 강조하였다. 더 나아가 주의 분석을 통해, 이러한 하위 경로들이 환자 예후 예측에서 갖는 생물학적 의의와 임상적 관련성을 입증하였다. 소스 코드는 http://biohealth.snu.ac.kr/software/ExplainableMLKGNN 에서 제공된다.

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