Boolean 네트워크 기반 역제어와 입출력 관계 정규화 연구

Reverse control and input-output normalization for biological networks using Boolean networks

연구 내용

Boolean network 모델에서 교란된 생체 네트워크의 어트랙터 안정화 및 역제어 타겟을 계산하고, 입력-출력 관계를 정상 표현형으로 복원하는 제어 알고리즘을 개발하는 연구

본 연구는 유전자 조절 상호작용을 Boolean network로 모델링하고, 원하는 표현형(phenotype)으로의 수렴을 목표로 제어 입력을 산출합니다. 좌표 변환과 네트워크 축소를 통해 강건 안정화 제어를 구성하고, 변이로 인해 교란된 네트워크가 목표 어트랙터에 접근하도록 잔여 동역학을 분석해 추가 제어를 선택합니다. 또한 대수적 역제어(ARC)와 Boolean 기반 입력-출력 관계 분석을 결합하여, 유전적 변화로 왜곡된 신호 흐름을 숨은 분자 스위치 조절로 정상 관계로 되돌리는 전략을 수립합니다. 단일세포 전사체 기반 BENEIN으로 분화 궤적의 master regulator 억제 조합도 도출합니다.

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2건

연구 흐름

초기에는 변이와 교란이 존재하는 Boolean 네트워크 집단에서 목표 어트랙터로의 안정화를 보장하는 강건 제어 전략을 제안했습니다. 이후 제어 입력을 계산할 때 좌표 변환과 네트워크 환원을 활용해 문제를 축소하고, 피드백 버텍스 셋(FVS) 기반 제어와 각 노드의 canalization 성질을 연결해 잔여 동역학에 대응하는 절차로 확장했습니다. 다음 단계에서는 세포의 표현형 풍경과 입력-출력 관계를 정량화하여, 정상 네트워크의 표현형을 복원하도록 역제어 타겟을 계산하는 프레임으로 전개했습니다. 최근에는 단일세포 전사체에 기반한 Boolean 네트워크 추론과 제어를 통해 분화 궤적의 master regulator를 식별하고 억제 조합으로 리버전을 유도하는 방향으로 발전했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

변이 교란을 고려한 네트워크 안정화 제어
표현형 풍경 복원 기반 역제어
입출력 관계 정규화 타겟 탐색
Boolean network 추론 기반 분화 제어
Feedback vertex set 기반 제어 입력 설계
대수적 역제어(ARC) 프레임 적용
노드별 canalization 반영 제어
단일세포 전사체 제어 가능성 평가
세포치료용 제어 타겟 우선순위화
복잡계 네트워크 제어 자동화