by University of Liverpool

리버풀 대학교 수의학 데이터 과학 그룹Veterinary Data Science Group과 라스팔마스 데 그란카나리아Las Palmas de Gran Canaria 대학교 연구진이 100만 건 이상의 기록을 포함하는 세계 최대 규모 개·고양이 종양 오픈소스 데이터베이스를 구축했다.
이 독창적인 데이터베이스는 이들 반려동물 암 발병 위험에 영향을 미치는 요인에 대한 이해를 획기적으로 개선하는 데 기여할 것으로 기대된다.
연구팀은 수의병리학, 역학, 데이터 과학 및 임상 분야의 전문가들로 구성된다.
수의 진단 연구소와 협력하고 진단 데이터 추출 및 표준화를 위한 첨단 방법을 적용하여 통합 데이터베이스를 구축했다.
연구팀의 개 종양 연구 결과는 "영국 내 4대 주요 개 종양의 역학: 비교 종양학적 관점을 적용한 국가 병리 등록 자료를 통한 통찰"이라는 제목의 논문으로 수의학 및 비교 종양학(Veterinary and Comparative Oncology)에 게재되었다.
방대한 종양 등록 데이터 덕분에 희귀암과 흔하지 않은 품종에 대한 연구가 처음으로 의미 있는 수준으로 상세하게 진행될 수 있게 되었다.
전 세계 연구자들은 이제 풍부하고 표준화한 데이터에 접근하여 단편적인 보고 체계로 인해 이전에는 드러나지 않은 패턴을 분석할 수 있다.
리버풀 대학교 수의종양학 교수인 데이비드 킬릭David Killick은 다음과 같이 말한다.
"암 발생 위험을 이해하는 것은 매우 중요하며, 이는 반려동물에게도 마찬가지입니다. 하지만 개와 고양이의 경우, 대부분의 암 진단 데이터는 개인 동물병원에 보관되어 있어 연구자들이 접근하기 어렵습니다.
우리는 소동물 수의 감시 네트워크인 SAVSNET을 통해 이러한 대규모 데이터를 하나의 의미 있고 연구에 바로 활용할 수 있는 데이터베이스로 통합할 수 있는지 알아보고자 했습니다."
"이번 종양 등록 시스템은 반려동물의 암 발병 위험을 더 잘 이해하는 데 중요한 진전입니다.
특정 종양 유형에 대한 품종별 발병 위험을 더 정확하게 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 초기 분석 결과 중성화 수술이 특정 암 발병 위험에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 의문도 제기되었습니다.
또한 방대한 데이터는 이러한 암의 유전적 기반을 탐구할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다."
라스팔마스 데 그란카나리아 대학교 수의 데이터 과학자인 호세 로드리게스 토레스Jose Rodríguez Torres 박사는 다음과 같이 덧붙인다.
"인간 의학에서는 암 진단 분석이 이미 잘 정립되어 있지만, 동물 분야에서는 데이터의 단편화로 유사 연구가 뒤처져 있었습니다.
이번 연구는 획기적인 진전입니다. 200종 이상의 품종과 150종 이상의 종양 유형이 포함된 이 데이터를 통해 전 세계 연구자들은 다양한 종양-품종 조합에 따른 암 발병 위험을 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다."
이번 연구에 참여한 연구소 중 하나인 BattLab의 프란체스코 시안Francesco Cian 박사(논문 공동 저자)는 다음과 같이 말한다.
"리버풀 대학교 및 ULPGC와 함께 이 프로젝트를 진행하고 우리가 생성한 데이터가 새롭게 활용되는 것을 보게 되어 기쁩니다. 일반적으로 우리의 연구 결과는 수의사들이 반려동물 보호자를 지원하는 데 사용됩니다.
이번 연구에서는 익명화한 결과를 수집해 다양한 종류의 암에 걸쳐 개별 반려동물이 직면하는 종양 위험에 대한 새로운 지식을 도출할 수 있었습니다."
연구팀은 추가 연구소와의 협력을 통해 등록 시스템을 확장하고 실시간으로 데이터를 수집할 계획이다.
등록 시스템이 성장함에 따라 분석을 더욱 정밀하게 수행할 수 있으며, 예를 들어 종양이 있는 개들이 영국 전체 개들과 어떻게 다른지 더 잘 이해할 수 있게 될 것이다.
More information
José Rodríguez, et al.Epidemiology of Four Major Canine Tumours in the UK: Insights From a National Pathology Registry With Comparative Oncology Perspectives. Veterinary and Comparative Oncology. (2026) doi.org/10.1111/vco.70056
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