iPSC 유래 2D/3D 신경질환 모델 기반 표현형 평가 및 번역 연구

Phenotypic Evaluation in iPSC-Derived 2D/3D Neural Disease Models for Translation

연구 내용

iPSC 유래 신경 전구세포 모델을 2D·3D로 구축해 유전체 조절에 따른 신경질환 표현형을 정량 평가하는 번역 연구

질환 특이 세포 모델을 기반으로 유전적 조절 결과가 신경독성 및 병리성 표현형으로 연결되는 과정을 평가합니다. iPSC 유래 NPC를 2D 및 3D 조건으로 배양하고, 다중 표지 기반의 고내용 이미징을 통해 세포 수준의 구조·분포 변화를 관찰합니다. 또한 RBFOX3/NeuN, TUBB3 등 신경 계통 표지와 병리 관련 지표를 결합해 편집 또는 치료 축의 영향을 표현형으로 정리합니다. 이 체계는 퇴행성 뇌질환의 기전 기반 전임상 설계에 활용 가능합니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기 연구는 iPSC 및 신경 전구세포로부터 질환 관련 표현형을 재현하고, 2D 조건에서 편집 효과를 판독하는 분석 체계를 구축하는 데 집중되었습니다. 이후 3D 배양으로 전환하여 세포 간 상호작용과 미세환경을 반영하는 방향으로 확장했습니다. 2025년부터는 신경퇴행성 질환의 치료 전략을 넓히기 위해 알츠하이머병 관련 기전 과제를 수행하며, 표지 기반 표현형 평가를 치료 타깃 검증에 연결하는 흐름을 유지하고 있습니다.

활용 가능성

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

전임상 표현형 기반 약효 스크리닝
3D 모델 표준화 및 재현성 확보
신경계 계통 특이 마커 기반 판독
고내용 이미징 기반 데이터셋 구축
질환별 분자표지 패널 확장
개인화 의사결정용 평가 체계
편집/약물 조합 효과 비교 분석
기전-표현형 연동형 실험 설계
번역 연구용 실험 프로토콜 패키징
바이오마커 기반 후속 연구 후보 도출