본 발명자 들 은 별도 로 분자 아형 을 예측 할 수 있 는 IHC 분류 자 모델 을 확립 하 고자 하 였 다 . IHC 분류 자 설계 를 위해 , NMF - 기반 그룹 에 대한 101 개 케이스 의 IHC 발현 데이터 를 , CMS 에 대한 80 개 케이스 의 IHC 발현 데이터 를 사용 하 고 명확 하 지 않 은 케이스 는 제외 하 였 다 . 모든 가능 한 IHC 분류 자 의 정확 도 및 AIC 값 은 도 7 에 표시 하 였 다 . 식별력 측면 에서 높 은 정확 도 값 을 가지 면 더 좋 은 모델 로 간주 하 였으며 , AIC 값 도 식별력 이 우수 한 모델 의 기준 이 되 었 다 . 정확도 는 조합 된 마커 의 수 가 증가 할수록 개선 되 었 다 . 10 개 의 마커 를 사용 한 경우 평균 정확도 가 0 . 79 임 에 반하 여 , 두 가지 마커 만 이 조합 되 어 사용 된 경우 평균 정확도 는 약 0 . 55 였 다 . 평균 AIC 의 경우 반대 로 , 조합 된 마커 수 가 증가 할수록 AIC 는 감소 하 였 다 . 높 은 정확도 와 낮 은 AIC 값 을 가지 는 IHC 분류 자 를 선정 하 였 다 ( 표 7 ) . CMS 를 예측 하 기 위해 MUC 2 , CDX 2 , ZMYND 8 , SPINK 4 , KIT , MUC 5 AC , Snail , TFF 3 및 MSI 상태 의 9 개 인자 를 선정 하 였 다 . 정확 도 값 은 0 . 825 ( 95 % CI = 0 . 737 - 0 . 825 ) 이 고 AIC 값 은 134 . 771 ( 95 % CI = 134 . 507 - 160 . 549 ) 이 다 . 4 개 의 CMS 중 예측 가능 성 이 가장 높 은 CMS 그룹 을 각 케이스 의 CMS 로 선정 하 였 다 . 그러나 , 급 내 ( intraclass ) 상관 계수 ( ICC ) 를 이용 하 여 분자 분류 자 와 IHC 분류 자 의 예측 가능 성 을 비교 한 결과 , 평균 ICC 는 0 . 18 ( P = 0 . 219 ) 이 었 다 .