동기: 암의 분자적 특징을 더 잘 이해하기 위해, 다중 오믹스 데이터(multi-omics data)를 사용한 포괄적 분석을 수행하였다. 또한 여러 유전자 간의 통합적 효과를 용이하게 하기 위해 경로 활성 추론(pathway activity inference) 방법을 개발하였다. 이러한 맥락에서 우리는 최근 iDRW라는 새로운 통합 경로 활성 추론(integrative pathway activity inference) 접근법을 제안하였고, 두 개의 생존 집단을 이분화(dichotomizing)하는 데 있어 방법의 효과를 입증한 바 있다. 그러나 일반성(generality) 측면을 포함하여 몇 가지 한계가 존재하였다. 본 연구에서는 경로 정보를 이용해 여러 층(layer)으로 구성된 네트워크에서 유전자 간 상호작용을 부여함으로써 방향성을 갖는 유전자-유전자 그래프(directed gene-gene graph)를 설계하였다. 결과: 개념 증명(proof-of-concept) 연구로서, 비뇨기계(urologic) 암 환자의 세 가지 유전체 프로파일(genomic profiles)을 사용하여 평가하였다. 제안된 통합 접근법은 단일 유전체 프로파일만을 사용한 경우와 다른 기존의 경로 활성 추론 방법들과 비교하여, 향상된 결과 예측(outcome prediction) 성능을 달성하였다. 또한 통합 접근법은 비뇨기계 암에서 예측적 예후(prognostic) 특징으로서 공통적/암-특이적 후보 드라이버 경로(common/cancer-specific candidate driver pathways)를 확인하였다. 아울러 이는 다층 유전자-유전자 네트워크(multi-layered gene-gene network)를 이용한 통합 관점에서 우선순위가 부여된 경로와 유전자에 대한 더 나은 생물학적 통찰을 제공한다. 본 프레임워크는 비뇨기계 암에 특화되어 있지 않으며, 다양한 데이터셋에 대해 일반적으로 적용 가능하다. 가용성 및 구현: iDRW는 R 소프트웨어 패키지로 구현되었다. 소스 코드는 https://github.com/sykim122/iDRW 에서 제공된다. 보충 정보: 보충 데이터는 Bioinformatics online에서 이용 가능하다.

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