초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구에서는 난소암 조기진단을 위하여 혈청 단백질 다중 바이오마커와 폐경 정보를 이용하여 새로운 진단모델을 개발하였다

□ 연구결과
혈청 단백질 바이오마커의 농도는 Luminex를 이용한 항체마이크로비드기반 다지표 면역검사법을 사용하여 측정하였고, 난소암에 특이적 반응을 보이는 암 바이오 마커들로 구성된 다지표 면역 검사 키트를 사용하였다.
개발된 데이터 분석 시스템은 분석이 용이한 형태로 변환하는 시각화 기술과 데이터에 내재된 패턴을 찾아내어 유용한 지식을 생성하는 데이터 마이

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구에서는 난소암 조기진단을 위하여 혈청 단백질 다중 바이오마커와 폐경 정보를 이용하여 새로운 진단모델을 개발하였다

□ 연구결과
혈청 단백질 바이오마커의 농도는 Luminex를 이용한 항체마이크로비드기반 다지표 면역검사법을 사용하여 측정하였고, 난소암에 특이적 반응을 보이는 암 바이오 마커들로 구성된 다지표 면역 검사 키트를 사용하였다.
개발된 데이터 분석 시스템은 분석이 용이한 형태로 변환하는 시각화 기술과 데이터에 내재된 패턴을 찾아내어 유용한 지식을 생성하는 데이터 마이닝 기술을 포함하고, 마커선택, 데이터 시각화, 마커 평가 기능 및 단일 혹은 다차원의 그래프기능을 포함하였다.
개발모델에 대한 성능측정은 Logistic regression 분류 알고리즘을 사용하여 k배 교차 검증법으로 AUC, 민감도, 특이도, 분류 정확도, 양성예측도, 음성예측도를 확인하였다.

□ 연구결과의 활용계획
본 연구결과는 바이오 데이터에 대한 시각화 기능과 데이터 마이닝 기술을 포함한 IT시스템 개발의 기반기술로 활용가능하며 난소암 다지표 바이오마커를 이용한 질병진단지원시스템(Medical Decision Support System)개발에 활용된다. 향후 다양한 암 진단이 가능한 표준 플랫폼 기술로 다양한 적용이 가능하므로 국내 의료시스템에 맞게 상품으로 개발할 수 있다.
(출처:요약문 5p)

Abstract ▼

□ Purpose& contents
In this study, a new diagnosis model based on multiple serum biomarkers and meno-pausal information was developed for the early detection of ovarian cancer

□ Result
The concentration of the biomarkers in serum was calculated by microbead-based antibody multiplexed im

□ Purpose& contents
In this study, a new diagnosis model based on multiple serum biomarkers and meno-pausal information was developed for the early detection of ovarian cancer

□ Result
The concentration of the biomarkers in serum was calculated by microbead-based antibody multiplexed immunoassay using Luminex, and the multiplex immunoassay kit including the cancer biomarkers specifically reacting to ovarian cancer was used.
This study presented a statistical, data mining analysis system for identifying multi-markers for the early detection of ovarian cancer.
The system was designed to offer the user the choice of manually selecting marker combinations or automatically selecting marker combinations. It was constructed of modular analyses that evaluate selected markers for classification efficiency based on the best performance. The results can be visualized with dot and box plots for individual markers and 2D and 3D scatter plots of the combined characteristics of multiple markers.
The performance was estimated using Logistic regression algorithm and measured the AUC, sensitivity, specificity, accuracy, PPV(positive predictive value), and NPV(negative predictive value) by k-fold cross validation.

□ Expected Contribution
The results of this study can be used as a base technology for IT systems development, including visualization and data mining technologies for bio-data.
Ovarian cancer using the disease diagnosis support surface biomarkers are utilized in the development for Medical Decision Support System.
The future can be a variety of applications in a variety of standard cancer diagnostic platform technologies available and develop a product to suit the local health system.
(출처:SUMMARY 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 3
• 연구계획 요약문 ... 4
• 연구결과 요약문 ... 5
• 한글요약문 ... 5
• SUMMARY ... 6
• 연구내용 및 결과 ... 7
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 11
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 12
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 29
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 30
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 31
• 7. 참고문헌 ... 32
• 8. 연구성과 ... 33
• 9. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설.장비 현황 ... 33
• 10. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 34
• 11. 기타사항 ... 34
• 끝페이지 ... 34