초록 ▼

□ 연구개요
본 연구에서는, TNFa inhibitor (TNFi)를 사용하는 강직성 척추염 환자에서, 임상 정보 및 다중 오믹스 정보를 이용하여 TNFi 반응에 대한 생체 표지자를 발굴하고자 하였음.
그 방법으로 환자의 multi-omics profile을 획득하고, 기계학습을 통한 예측 모델의 생성을 두 가지 목적으로 하였음.
본 연구를 통해 TNFi 사용 전/후의 multi-omics data를 획득하였으며, 임상 정보를 통한 기계학습 방법을 사용하여 TNFi의 반응성을 예측하는 모델을 생성함.
이 과정

□ 연구개요
본 연구에서는, TNFa inhibitor (TNFi)를 사용하는 강직성 척추염 환자에서, 임상 정보 및 다중 오믹스 정보를 이용하여 TNFi 반응에 대한 생체 표지자를 발굴하고자 하였음.
그 방법으로 환자의 multi-omics profile을 획득하고, 기계학습을 통한 예측 모델의 생성을 두 가지 목적으로 하였음.
본 연구를 통해 TNFi 사용 전/후의 multi-omics data를 획득하였으며, 임상 정보를 통한 기계학습 방법을 사용하여 TNFi의 반응성을 예측하는 모델을 생성함.
이 과정 중 1개의 SCI 논문을 출판하고, 1개의 국내 특허 출원 및 등록을 각각 완료함.

□ 연구 목표대비 연구결과
기계학습 모델 생성 및 multi-omics profile 생성, biomarker 발굴에 있어 본래 계획했던 연구의 성과를 달성하였음.
1. TNFi를 사용하는 강직성 척추염 환자에서, 임상 정보 및 다중 오믹스 정보를 이용하여 TNFi 반응에 대한 생체 표지자 발굴.
- 임상 정보를 사용하여, TNFi를 사용하는 강직성 척추염 환자의 반응성에 대한 기계학습 모델 생성 완료.
- 생성된 기계학습 모델의 feature importance 분석을 통해 TNFi 반응성과 연관된 biomarker 도출.
- TNFi를 사용하는 강직성 척추염 환자의 약제사용 전/후 sample을 확보하여 multi-omics 데이터를 생산. Biomarker 발굴을 위한 분석을 진행 중.
2. 세부 목표로서, 다중 오믹스 프로파일링 및 single cell analysis 수행.
- 본 연구를 통하여 83명의 새로운 강직성 척추염 환자의 sample을 획득함.
- 타 연구에서 본 연구의 inclusion criteria에 맞는 환자군이 23명 더 있음을 확인함.
- 따라서 총 연구 대상 목표였던 100명 이상의 sample이 획득됨을 확인함.
- 이들 중 10명은 TNFi 사용 전후의 sample을 획득 가능하여 약제 사용 전후 총 20건의 PBMC를 사용한 single cell RNA-seq / single cell ATAC-seq을 수행할 수 있었고, 이를 바탕으로 후속 분석을 진행 중임.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
연구개발 성과의 활용 계획
- 본 연구를 통해 생성된 기계학습 모델은 국내 특허 출원 및 등록이 이미 완료되었으며, 본 연구과제 내에는 실용화와 관련된 과정은 포함되어 있지 않았으나 추가 작업을 통해 현업에서 관련 기술을 적용할 수 있도록 기술이전 등의 후속 작업을 수행할 예정임.
- 본 연구를 통해 획득된 multi-omics single cell analysis를 통해 TNFi 반응성에 대한 생물학적인 biomarker를 추가 발굴할 계획에 있음.
- 후속 분석을 통해 추가 논문 출판 및 특허 출원/등록이 가능할 것으로 기대됨.
연구개발성과의 기대효과
- 강직성 척추염의 활성이 조절되지 않을 때 사용하는 TNFi는 적절한 약제 반응 예측 방법이 없어 직접 투약하여 반응을 확인하는 수밖에 없음.
- 약제 반응을 예측할 수 있는 모델을 생성하고 그 기전이 될 수 있는 biomarker를 밝힘으로서, 의학적/사회적/경제적 이득을 얻고, 후속 연구의 좋은 시작점이 될 수 있음.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1-1. 연구개발의 목적 ... 4
• 1-2. 연구개발과제의 필요성 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 2-1. 환자 enroll ... 6
• 2-2. 임상 정보 획득 ... 6
• 2-3. 분석 검체 획득 ... 7
• 2-4. Machine learning 예측 모델 생성 ... 7
• 2-5. Multi-omics 분석 ... 8
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 10
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 10
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 10
• 3) 목표 달성 수준 ... 11
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 11
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 11
• 4-1. 연구개발결과의 중요성 ... 11
• 4-2. 연구 성과의 기대효과 ... 12
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 12
• 5-1. 성과 관리 추진체계 ... 12
• 5-2. 연구 성과의 활용방안 ... 13
• 5-3. 추가 연구의 필요성 ... 13
• 6. 자체점검표 ... 13
• 7. 참고문헌 ... 14
• 끝페이지 ... 25