멀티오믹스 및 임상 빅데이터 기반 AI 정밀의료 예측 연구

AI-enabled precision medicine using multiomics and clinical big data

연구 내용

멀티오믹스와 임상 빅데이터에서 유효성·독성 및 용량-반응을 예측하는 AI 소프트웨어 및 모델을 개발하는 연구

다양한 오믹스(유전체·전사체·후성유전체·단백체·대사체) 및 전자건강기록 기반 임상 데이터에서 유효한 신호를 추출하기 위한 정밀의료 접근을 설계합니다. 데이터 기반 표현학습과 예측 모델링을 결합하여 효능·독성 예측과 용량-반응 최적화에 필요한 임상이행 지원 로직을 구현합니다. 또한 종양·대사질환 및 신경퇴행 영역에서 바이오마커 후보를 도출하고, 예후 예측 및 치료 타겟 선정에 활용 가능한 모델로 연결합니다. 차별화는 중개·융합 데이터의 통합을 통해 검증 가능한 예측 경로를 제공하는 점입니다.

관련 프로젝트

10건

연구 흐름

정밀의료 관점에서 빅데이터 기반 치료 개념과 멀티오믹스·임상 데이터 활용 방식을 정리하는 연구가 2022~2023년에 수행되었습니다. 이후 오믹스 데이터와 임상시험 이행에 필요한 요구사항을 연결하는 방향으로 연구 주제가 구체화되었습니다. 2023년에는 당뇨병 및 합병증 정밀의료를 위한 AI 플랫폼·모델 개발이 진행되었고, 2024년에는 다중 암 진단 바이오마커와 뇌인지예비능 증진을 위한 오믹스·인공지능 결합 모델로 확장되었습니다. 2025년에는 효능·독성 예측과 용량-반응 최적화를 직접 지원하는 임상이행 AI 소프트웨어 개발로 이어지는 궤적을 확인할 수 있습니다.

활용 가능성

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

효능 예측 모델
독성 위험 예측 모델
용량-반응 최적화
임상시험 이행 지원
예후 예측 플랫폼
치료 타겟 탐색
조기진단 바이오마커 분류
질병별 멀티오믹스 통합
바이오마커 기반 환자 층화
증거기반 의사결정 대시보드