초록 ▼

IT 기술을 활용하여 질병의 확산예측을 위한 다양한 지표데이터를 자동으로 수집 및 가공하고, 이 데이터를 활용하여 지식베이스를 구축함. 이를 활용하여 질병의 확산을 예측하기 위한 다양한 형태의 데이터를 표준화된 형식으로 탐색 및 추출할 수 있는 모듈을 개발하여 질병 예측에 소요되는 전처리 기간 단축을 도모함. 또한 지식베이스를 활용한 글로벌 질병확산 패턴을 추적하기 위한 원천기술을 시각화 플랫폼과 연계하여 구현하였으며, 인플루엔자 바이러스 유전체 데이터를 대상으로 백신주·유행주 간 변이벡터를 코돈 수준으로 생성하여 백신 불일치 위험

IT 기술을 활용하여 질병의 확산예측을 위한 다양한 지표데이터를 자동으로 수집 및 가공하고, 이 데이터를 활용하여 지식베이스를 구축함. 이를 활용하여 질병의 확산을 예측하기 위한 다양한 형태의 데이터를 표준화된 형식으로 탐색 및 추출할 수 있는 모듈을 개발하여 질병 예측에 소요되는 전처리 기간 단축을 도모함. 또한 지식베이스를 활용한 글로벌 질병확산 패턴을 추적하기 위한 원천기술을 시각화 플랫폼과 연계하여 구현하였으며, 인플루엔자 바이러스 유전체 데이터를 대상으로 백신주·유행주 간 변이벡터를 코돈 수준으로 생성하여 백신 불일치 위험도를 사전에 데이터 기반으로 추정할 수 있는 CNN 기반의 예측모델 원형개발을 완료함.
BT 기반 유전체 분자계통학 분석시스템을 구축하고 연구결과를 게재함. 사람 및 돼지 인플루엔자 바이러스의 HA와 NA 유전자 정보를 바탕으로 동·이종 숙주 간 바이러스 전파 양상을 계통지리학적 분석을 통해 규명함.
또한 유전자 진화패턴 및 다양성을 분석하고, 분석에서 도출된 유전자 변이를 도입한 재조합 바이러스를 역유전학법을 통해 제작하여 세포주에서 성장특성과 실험동물에서의 병원성과 면역원성을 평가함. in vitro/in vivo 모델에서의 검증을 통해 BT 기반 유전체 분자계통학 분석시스템을 구축을 완료함. 계절성 인플루엔자 A(H3N2) 바이러스 백신주와 유행주 간의 주요 항원 불일치 현상을 분석하였으며, 돼지 및 사람 A형 인플루엔자 바이러스 간의 유전자 진화 양상을 분석함. 이상의 연구과정을 통하여 개발된 성과물들은 일본 특허 및 프로그램 등록, SCI(E) 논문게재를 통하여 대내외적인 검증을 완료하여 1단계 목표인 IT-기반 감염병 확산 예측/분석 시뮬레이션 프로그램 개발을 위한 원천/핵심 모듈들의 개발을 모두 달성함.

(출처 : 요약서 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• 목차 ... 5
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• (1) 연구 배경 ... 6
• (2) 연구 목적 ... 9
• (3) 연구 내용 및 기대효과 ... 11
• 2. 연구수행내용 및 성과 ... 12
• 가. 1-2차년도 연구수행 내용 및 성과 ... 12
• 나. 3차년도 연구수행 내용 및 성과 ... 78
• 다. 연구결과에 대한 대내외 발표 및 글로벌 네트워킹 성과 ... 85
• 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 270
• 3.1-1. 목표 ... 270
• 3-3. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) ... 270
• 3.2-1. 목표 ... 271
• 3.2-3. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) ... 271
• 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 271
• 붙임. 참고문헌 ... 272
• 끝페이지 ... 274