다중오믹스 기반 항암제 내성 및 이상반응 기전·예측 연구

Multi-Omics-Driven Mechanistic Insight and Prediction of Anticancer Drug Resistance and Adverse Effects Research

연구 내용

다중오믹스와 비표적 대사체 분석을 이용해 약물 반응 및 이상반응 관련 경로를 규명하고 예측 모델의 근거를 확보하는 연구

약물 투여 전후의 대사체 변화를 비표적 LC-MS 기반으로 관찰하여, 약물 반응이 에너지 대사 및 항상성 조절과 같은 연관 경로로 확장되는지 평가합니다. 메커니즘 수준의 해석을 위해 대사체의 주석·연결을 수행하고, 생체 내에서 상승 또는 감소하는 대사 지표와 관련 대사 경로를 정리합니다. 또한 난치성 질환에서 항암제 내성과 부작용의 공통 기전을 탐색하기 위해 다중오믹스 데이터와 컴퓨테이션 기법을 결합해 기전 확인 및 예측으로 이어지는 연구를 수행합니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 특정 약물 투여 후 인체에서 나타나는 대사체 변화를 비표적 대사체 프로파일링으로 확인하여, 약물의 약리효과가 대사 경로 전반에 미치는 영향을 정리하는 연구를 수행했습니다. 이후 관찰된 대사 변화가 임상 반응과 연결되는지를 다중오믹스 기반 분석으로 확장하면서, 난치성 질환에서 항암제 내성과 부작용 기전을 데이터 기반으로 탐색하는 방향으로 발전했습니다. 최근에는 컴퓨테이션 기반 모델링을 통해 기전 확인에서 예측까지 연구 범위를 확장하고 있습니다.

활용 가능성

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

약물 반응 바이오마커 후보 도출
이상반응 위험 신호 탐지
난치성 질환 맞춤 치료 반응 예측
약물-대사경로 연계 분석
비표적 대사체 데이터 해석 표준화
다중오믹스 기반 기전 가설 생성
항암제 내성 기전 분류 체계
치료 전략 조합 탐색
전임상-임상 연계 근거 구축
정밀의료용 데이터 기반 의사결정