초록 ▼

연구개요
본 연구 과제는 네트워크 링크 교란 모델을 활용해 인간을 하나의 시스템으로 분석 가능한 디지털트윈으로 모사함. 유전자의 변화가 네트워크를 크게 교란시켰을 때 질병을 일으킨다고 가정함. 네트워크 링크 교란 모델을 기반으로 환자의 유전정보와 임상데이터를 기계학습하여 다양한 질병의 환자에 적용 가능한 인공지능 학습 프레임워크를 개발함.

연구 목표대비 연구결과
환자 맞춤형 생체 네트워크와 조직 특이적인 유전자 조절 네트워크 그리고 유전자 필수성에 기반한 유전자-질병 표현형 네트워크를 구축하고 이를 이용해 환

연구개요
본 연구 과제는 네트워크 링크 교란 모델을 활용해 인간을 하나의 시스템으로 분석 가능한 디지털트윈으로 모사함. 유전자의 변화가 네트워크를 크게 교란시켰을 때 질병을 일으킨다고 가정함. 네트워크 링크 교란 모델을 기반으로 환자의 유전정보와 임상데이터를 기계학습하여 다양한 질병의 환자에 적용 가능한 인공지능 학습 프레임워크를 개발함.

연구 목표대비 연구결과
환자 맞춤형 생체 네트워크와 조직 특이적인 유전자 조절 네트워크 그리고 유전자 필수성에 기반한 유전자-질병 표현형 네트워크를 구축하고 이를 이용해 환자 특이적인 질병 표현형을 예측하는 인공지능 모델을 개발함. 개발된 인공지능 모델은 개별 환자의 유전정보로부터 환자의 질병 예후 및 약물 반응성을 예측하는데 응용됨.
1) 환자 맞춤형 정밀 의학 모델 개발
· 환자 유래 오가노이드와 세포주를 함께 사용했을 때 환자의 약물 반응성 예측 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 확인함.
· 단백질 상호작용 네트워크를 기반으로 환자 맞춤형 생체 네트워크를 구축하고 항암 면역 요법의 반응성을 사전에 올바르게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발.
· 개발한 모델이 기존 바이오마커 기반 면역 요법 반응성 예측 모델들에 비해 다양한 인종에서 유의미하게 높은 예측 성능을 보임을 증명함.
2) 환자의 조직 특이적 질병 바이오마커 발굴
· 조직 특이적 단백질 상호작용 네트워크와 유전자 조절 네트워크를 구축하여 질병 유발 돌연변이를 발굴하고 표현형 변화를 설명하는 모델을 개발함.
· 개발된 모델은 기존 발암 드라이버 돌연변이를 발굴하는 모델에 비해 높은 정확도와 민감도 등 예측 성능이 유의미하게 높음을 확인함.
3) 유전자 필수성 기반 질병 특이적 치료타겟 발굴
· 유전자 필수성 정보를 이용해 약물 타겟 유전자의 부작용 여부를 알아낼 수 있음을 확인함.
· 과거에 심각한 부작용으로 시장에서 철회된 약물들이 유전자 필수성 정보를 통해 미리 분류될 수 있었음을 확인함.

연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
· 본 과제의 수행을 통해 개발된 인공지능 프레임워크는 환자 맞춤형 생체 네트워크를 학습하여 환자 질병 예후를 예측하는데 활용하고자 함.
· 본 연구개발성과로 도출된 결과들은 네트워크 링크 교란 이론을 이용하여 의생명과학 지식을 이용하여 해석할 수 있어 기존 공학적인 모델을 대체하고 생물정보학 인공지능에 새로운 이정표를 제시 가능함.
· 인간과 쥐 모델의 유전자 조절 네트워크 간 링크 교란의 정도를 정량화하고 이를 통해 이종간 유전자 변이 표현형 차이를 설명한 연구는 인간 질병을 모방하는 쥐 질병 모델의 성공 혹은 실패를 이해하는데 전략적으로 활용하고자 함.
· 암 환자의 조직 특이적 네트워크를 모사하고 이를 통해 면역 항암 요법의 반응성을 예측한 연구를 통해 발굴된 면역 항암 요법의 반응성을 결정 짓는 여러 바이오마커는 새로운 치료 타겟으로 활용하고자 함.
· 암 환자가 지닌 돌연변이가 조직 특이적 네트워크를 교란시킬 수 있는지 정량화하여 드라이버 돌연변이를 발굴한 연구는 기존 기술과 차별화된 암 진단 및 치료 전략을 세우는 데 활용하고자 함.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1. 연구개발과제의 목적 ... 4
• 1.2. 연구개발과제의 필요성 ... 4
• 1.3. 연구개발과제의 최종목표 및 연구 범위 ... 5
• 1.4. 연구개발과제의 가설 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 2.1. 환자 유래 오가노이드 기반 맞춤 정밀 의학 모델 개발 ... 6
• 2.2. 환자의 조직 특이적 질병 바이오마커 발굴 ... 9
• 2.3. 유전자 필수성 기반 질병 특이적 치료타겟 발굴 ... 12
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 14
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 14
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 14
• 3) 목표 달성 수준 ... 15
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 15
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 16
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 16
• 6. 자체점검표 ... 17
• 7. 참고문헌 ... 17
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 18
• 붙임2 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 23
• 끝페이지 ... 37