약물 반응과 연관된 전사체 네트워크 모듈 분석 연구

Transcriptome network module analysis for drug response

연구 내용

가중치 유전자 공발현 네트워크 기반으로 약물 반응과 연관된 mRNA/lncRNA 공발현 모듈을 분해하고 바이오마커 후보를 도출하여 치료 반응 기전을 해석하는 연구

본 연구는 항암 표적 치료제의 약물 저항성 세포 모델에서 유전자 발현 변화를 측정한 뒤, 차등 발현 mRNA와 lncRNA를 모듈 단위로 재구성하는 방식으로 수행됩니다. Weighted gene co-expression network analysis를 통해 DElncRNA 모듈을 식별하고, 각 모듈의 패턴에 대응하는 DEmRNA와의 co-expression 연결을 구성하여 전사체 수준의 반응 구조를 해석합니다. 또한 신호전달 및 후성유전 관련 경로의 발현 변화와 모듈 연계를 통해 기전 가설을 도출하는 차별성을 보유합니다.

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연구 흐름

초기에는 sorafenib-resistant Huh7 세포를 구축하고 regorafenib의 급성 처리 전후에서 유전자 발현 변화를 정리하는 분석 흐름을 확립하였습니다. 이후 차등 발현 lncRNA를 모듈로 구조화하고, Weighted gene co-expression network analysis로 반응 연관 모듈을 선별하는 단계로 확장되었습니다. 마지막으로 모듈별 DEmRNA 연결을 통해 전사체 네트워크 관점에서 regorafenib 반응을 해석하는 연구를 수행하고 있습니다.

활용 가능성

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

lncRNA 바이오마커 후보 도출
약물 반응 예측용 특징량 구성
저항성 메커니즘 가설 정교화
전사체 네트워크 기반 표적 탐색
치료군 분류를 위한 모듈 시그니처
다중 경로 발현 변화 통합 해석
후성유전 연관성 분석 프레임
환자 전이 연구용 모듈 매핑
동일 계열 약물 비교 분석 설계
기전 기반 병용요법 후보 도출