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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국원자력의학원 Korea Institute of Radiological & Medical Sciences |
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연구책임자 | 김재성 |
참여연구자 | 안서현 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-12 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300014428 |
과제고유번호 | 1711105344 |
사업명 | 바이오.의료기술개발(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-10-31 |
키워드 | 표적치료제.삼중음성유방암.딥러닝.암 선택적 치료제.Targeted Drug.Triple Negative Breast Cancer.MASTL.Deep Learning.Tumor Selective Drug . |
□ 연구개발 목표
-삼중음성유방암은 약 13~20%의 유방암환자에서 발병하며 치료 후 재발 및 예후가 매우 나쁜 암종으로 아직까지 표적치료제가 없음
-본 과제 제안자는 선행연구에서 MASTL이 종양이질성이 높은 삼중음성유방암을 포함한 악성유방암에서 주요표적이 될 수 있음을 확인하였으며 항암표적으로의 가능성을 검증하고 PP2A-MYC 억제를 주요 Mode-of Action(MOA)로 확인함
-본 과제에서는 신규 항암표적인 MASTL의 Lead compounds를 바탕으로 딥러닝신약디자인방법으로 최적의 후보유도체를 설계
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