본 연구에서 제안하는 REPAIRNET(REProgramming AI-enhanced canceR cell NETworks with systems biology) 프로젝트의 최종 목표는, 단일세포 전사체 데이터를 이용한 시스템생물학 기반의 네트워크 모델링 기술과 인공지능 기술을 융합하여, 대장암 환자의 암화과정을 정량적으로 모사하고, 암세포 상태에 대한 리...
동역학 네트워크 모델
디지털 트윈
앙상블 모델
역방향 제어기술
단일세포 데이터
2
2025년 6월-2025년 12월
|200,000,000원
양자컴퓨팅을 활용한 역노화 혁신 기술 개발
양자컴퓨팅과 시스템생물학의 융합을 통한 (1) 대규모 유전자 네트워크의 양자컴퓨팅 시뮬레이션 원천 기술 개발 및 (2) 이를 활용한 고도화된 역노화 혁신 기술 확보
양자컴퓨팅
역노화
시스템생물학
네트워크 모델링
양자이득
3
2025년 6월-2028년 6월
|270,000,000원
AI와 시스템생물학 융합을 통한 암세포 네트워크 리프로그래밍 기술 개발
본 연구에서 제안하는 REPAIRNET(REProgramming AI-enhanced canceR cell NETworks with systems biology) 프로젝트의 최종 목표는, 단일세포 전사체 데이터를 이용한 시스템생물학 기반의 네트워크 모델링 기술과 인공지능 기술을 융합하여, 대장암 환자의 암화과정을 정량적으로 모사하고, 암세포 상태에 대한 리...
동역학 네트워크 모델
디지털 트윈
앙상블 모델
역방향 제어기술
단일세포 데이터
4
2025년 5월-2025년 11월
|25,000,000원
세네센스 역전기술에 기반한 청노화 사회구현
세네센스 네트워크를 정밀하게 제어함으로서 노화 세포의 운명을 전환하여 생체활성을 회복한 젊은 세포로 회복시키는 세네센스 역전 (Senescence reversion, 이하 세네센스 리버전, Senoreversion) 과학기술을 개발하여 미래 청노화 사회구현에 기여함
노화
청노화
세네센스
역전
신약개발
5
2025년 3월-2027년 12월
|228,000,000원
미세아교세포 탈진 과정의 시스템생물학 분석과 뇌 어셈블로이드 실험을 통한 알츠하이머병의 새로운 위험요인 및 치료타겟 발굴과 메커니즘 규명
미세아교세포의 탈진 상태를 유도하고 그 과정에서 생산된 단일세포 전사체 데이터를 활용하여, 탈진화 과정을 정교하게 모사하는 분자조절 로직 네트워크를 구축함. 시스템생물학 분석을 통해 미세아교세포의 병리적 탈진 상태 천이를 유도하는 핵심 위험요인과 분자조절 메커니즘을 규명함. 복잡계 네트워크 제어기술을 활용하여 탈진 상태의 미세아교세포를 정상 상태로 재활성화...
