Prognostic Biomarkers and Drug Screening via Tumor Pathology Signals (Colorectal, Gastric, Renal)
연구 내용
대장암·위암·신장암에서 병리 표지자 발현의 임상적 의미를 규명하고, 예후 예측모델 및 약물 스크리닝으로 치료 후보를 제시하는 연구
대장암, 위암, 신장암에서 병리적 표지자 발현이 임상양상과 예후에 연결되는 과정을 규명하고, 치료 후보 탐색으로 연구를 확장합니다. 대장암에서는 면역조직화학 기반 FABP4 핵 발현을 중심으로 연관 임상인자와 생존 양상을 평가하고, 면역점수 수준과의 상관을 함께 분석합니다. 신장암에서는 BBOX1 발현 수준에 따라 CD8+ T cell 감소 및 호중구 증가와 같은 면역 프로파일 변화를 in silico 분석으로 연결하며, 신호 경로 및 면역 관련 네트워크를 해석합니다. 위암에서는 CLDN18 발현을 기반으로 생존 예측 모델을 구축하고, 약물 스크리닝으로 후보 억제제를 확인하여 병리-기전-치료의 연동성을 확보합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
3편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 특정 병리 표지자를 선정한 뒤 면역조직화학 또는 공개 발현 데이터 기반으로 임상적 연관성을 평가했습니다. 이후 단순 상관을 넘어 GSEA와 경로 분석을 통해 표지자 발현군에서 활성화되는 생물학적 과정과 면역 반응의 방향성을 정리했습니다. 생존 및 재발 예측에서는 기계학습 기반 모델을 적용하여 임상변수와 표지자 정보를 결합하는 형태로 고도화했습니다. 최근에는 in vitro drug screening을 결합하여 표지자 발현 상태에 민감한 약물 후보를 제시하고, 임상 적용 가능성을 높이는 방향으로 연구를 확장하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Clinicopathological significance and prognostic implication of nuclear fatty acid-binding protein 4 expression in colorectal cancer
Low gamma‐butyrobetaine dioxygenase (<scp>BBOX1</scp>) expression as a prognostic biomarker in patients with clear cell renal cell carcinoma: a machine learning approach
CLDN18: Clinical, Pathological, and Genetic Signatures with Drug Screening in Gastric Adenocarcinoma