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저자정보
Heo Jeongwon (Department of Internal Medicine Kangwon National University Hospital Chuncheon Korea.Department of) Moon Da Hye (Department of Internal Medicine Kangwon National University Hospital Chuncheon Korea.Department of) Hong Yoonki (Department of Internal Medicine Kangwon National University Hospital Chuncheon Korea.Department of) Bak So Hyeon (Department of Radiology School of Medicine Kangwon National University Chuncheon Korea.) Kim Jeeyoung (Department of Internal Medicine School of Medicine Kangwon National University Chuncheon Korea.Envi) Park Joo Hyun (Department of Internal Medicine School of Medicine Kangwon National University Chuncheon Korea.Depa) Oh Byoung-Doo (Department of Convergence Software Hallym University Chuncheon Korea.) Kim Yu-Seop (Department of Convergence Software Hallym University Chuncheon Korea.) Kim Woo Jin (Department of Internal Medicine Kangwon National University Hospital Chuncheon Korea.Department of)
저널정보
대한의학회 Journal of Korean Medical Science Journal of Korean Medical Science Vol.36 No.35
발행연도
2021.9
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.3346/jkms.2021.36.e224

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Background: Although patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) experience high morbidity and mortality worldwide, few biomarkers are available for COPD. Here, we analyzed potential biomarkers for the diagnosis of COPD by using word embedding. Methods: To determine which biomarkers are likely to be associated with COPD, we selected respiratory disease-related biomarkers. Degrees of similarity between the 26 selected biomarkers and COPD were measured by word embedding. And we infer the similarity with COPD through the word embedding model trained in the large-capacity medical corpus, and search for biomarkers with high similarity among them. We used Word2Vec, Canonical Correlation Analysis, and Global Vector for word embedding. We evaluated the associations of selected biomarkers with COPD parameters in a cohort of patients with COPD. Results: Cytokeratin 19 fragment (Cyfra 21-1) was selected because of its high similarity and its significant correlation with the COPD phenotype. Serum Cyfra 21-1 levels were determined in patients with COPD and controls (4.3 ± 5.9 vs. 3.9 ± 3.6 ng/mL, P = 0.611). The emphysema index was significantly correlated with the serum Cyfra 21-1 level (correlation coefficient = 0.219, P = 0.015). Conclusion: Word embedding may be used for the discovery of biomarkers for COPD and Cyfra 21-1 may be used as a biomarker for emphysema. Additional studies are needed to validate Cyfra 21-1 as a biomarker for COPD.
#Chronic Obstructive Pulmonary Disease #Biomarker #Word Embedding #Cyfra 21-1

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김현국 / 2005 / 만성폐쇄성폐질환의 병태생리 / Tuberculosis and Respiratory Diseases 59(1):1~13 dbpia Lopez AD / 2006 / Chronic obstructive pulmonary disease : current burden and future projections / Eur Respir J 27(2):397~412 google schola 김창환 / 2019 / Direct and Indirect Costs of Chronic Obstructive Pulmonary Disease in Korea / Tuberculosis and Respiratory Diseases 82(1):27~34 google schola Vos T / 2012 / Years lived with disability(YLDs)for 1160 sequelae of 289 diseases and injuries 1990–2010 : a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010 / Lancet 380(9859):2163~2196 google schola Abubakar I / 2015 / Global, regional, and national age-sex specific all-cause and cause-specific mortality for 240 causes of death, 1990–2013 : a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013 / Lancet 385(9963):117~171 google schola

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