초록 ▼

○ 연구목표
· 병원성 프리온 단백 증폭 검출법 최적화를 통한 실험실 검사법 개선 및 프리온 질환
사전 진단법 구축을 위한 질환 관련 특이 다중지표 단백 선정, 프리온 질환 감별
진단법 구축을 통한 프리온 질환 국가 위기대응 기술 강화

○ 연구내용 및 결과
1. 실시간 원인 병원체 증폭 검사법 (Real-ime quaking induced conversion) 최적화
RT-QuIC 실험법 조건의 최적화를 위해 재조합 단백 종류, 반응 조건(pH, NaCl 농도 등)을 변경하였다. 반복 실험을

○ 연구목표
· 병원성 프리온 단백 증폭 검출법 최적화를 통한 실험실 검사법 개선 및 프리온 질환
사전 진단법 구축을 위한 질환 관련 특이 다중지표 단백 선정, 프리온 질환 감별
진단법 구축을 통한 프리온 질환 국가 위기대응 기술 강화

○ 연구내용 및 결과
1. 실시간 원인 병원체 증폭 검사법 (Real-ime quaking induced conversion) 최적화
RT-QuIC 실험법 조건의 최적화를 위해 재조합 단백 종류, 반응 조건(pH, NaCl 농도 등)을 변경하였다. 반복 실험을 통해 확립된 조건에서의 RT-QuIC 특이도는 87% ~ 100%였고 민감도는 48%였다. 이는 기존 CJD 실험실 진단법인 14-3-3(특이도 67.35%, 민감도 67.58%) 보다 특이도는 높았고 민감도는 다소 낮은 편이었다. 현재 CJD 질환 실험실 진단으로 사용되고 있는 14-3-3 단백의 낮은 분류 정확도를 보완할 개선 자료로 활용하기 위해 RT-QuIC 실험법을 관련 부서에 RT-QuIC 실험법을 공유하였다.
2. 뇌척수액 단백 마커 및 딥러닝 분석법 활용 CJD 질환 환자 분류모델 제작
프리온 질환 관련 단백 마커들을 활용한 CJD 질환 환자 분류 모델을 제작하였다.
14-3-3, total tau, phospho tau 등 총 11개 단백마커를 활용하였고 최종적으로 total tau, phospho tau, α-synuclein을 활용한 딥러닝 분류 모델이 가장 높은 민감도(83%), 특이도(89% ~ 100%)를 보였다. 추가적인 CJD 환자 검체 단백마커 측정값데이터를 활용하면 딥러닝 분류 모델의 민감도, 특이도 개선이 가능할 것으로 기대된다.
3. 프리온 질환 관련 세포 제작 통한 연구 자원 확보 및 질환 관련성 파악
선행연구를 통해 프리온 질환 관련성이 예측된 CD5L, LRRK2 유전자 변형 세포주 및 프리온 유전자 glycosylation site 변형 세포주 제작을 진행하였다. 제작이 완료된 glycosylation site 돌연변이 세포주의 경우 프리온 질환 관련성에 대한 연구가 진행 중이며 확보된 자원의 관련 연구기관 분양을 통해 질환 저해 및 치료 타겟으로서의 가능성에 대한 연구 인프라 구축이 가능할 것이다.

○ 기대성과 및 활용방안
· 산발성 CJD 감별 진단법 최적화
· 논문 1건, 학회발표 4건, 인력양성 2건, 생물자원 분양 3건, 진단법 개선 1건
· 과학적 근거기반 진단기술 개선 관리지침 반영
- 환자 발생 초기에 치료제 적용 위한 조기 진단법 개발에 활용
- 관련 연구자들의 CJD 진단법 개선 연구에 이용할 수 있도록 딥러닝 분류 모델 공개
- 인간프리온 형질전환 마우스 모델 제작 관련 논문 1건 예정

(출처 : 요약서 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구최종보고서 ... 2
• 연구결과 요약서 ... 3
• 내부연구과제 연구결과 요약서 ... 4
• 제1장 연구의 목적 및 필요성 ... 5
• 제1절 연구 배경 ... 5
• 제2절 연구 목적 및 필요성 ... 8
• 제2장 연구의 연구목표 및 달성도, 관련 분야에의 기여도 ... 12
• 제1절 연구목표, 달성도, 기여도 ... 12
• 제2절 평가의 착안점 및 기준 ... 12
• 제3장 국내･외 기술개발 현황 ... 13
• 제1절 국내 현황 ... 13
• 제2절 국외 현황 ... 13
• 제4장 연구의 내용 및 결과 ... 17
• 제1절 연구범위 및 수행방법 ... 17
• 제2절 연구 수행내용 및 결과 ... 30
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 68
• 제6장 연구의 주요 연구 성과 ... 69
• 제7장 기대성과 및 활용방안 ... 70
• 제1절 기술적 측면 ... 70
• 제2절 경제적 측면 ... 70
• 제8장 주요 연구 변경사항 ... 71
• 제9장 연구비 집행 실적 내역 ... 72
• 제10장 참여연구원 ... 76
• 제11장 참고문헌 및 첨부문서 ... 79
• 제1절 참고문헌 ... 79
• 제2절 첨부문서 ... 80
• 끝페이지 ... 84