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뇌 건강·치매의 유전요인과 인지예비력/디지털 치료 예측 모델 연구

Genetic determinants of brain aging and dementia with AI-driven risk prediction and digital therapeutic platforms

연구 내용

치매 및 알츠하이머 관련 유전요인을 다인종 유전체 분석과 뇌 영상 바이오마커로 규명하고, 인지예비력 기반 예측·디지털 치료 플랫폼을 구축하는 연구

알츠하이머 치매의 유전요인을 전장유전체/유전체 연관 분석과 뇌 영상 기반 표현형으로 확장해 새로운 좌위와 기전 연계를 탐색합니다. 교육수준·주관적 안녕감 등 인지/정신건강 연관 표현형의 교차인종 유전 구조를 비교하여 다중 질환 간 유전적 중첩을 해석합니다. 또한 사전학습 AI와 다중모달 데이터 기반으로 뇌 나이, 인지예비력, 인지기능 저하 위험을 예측하고 디지털 치료 콘텐츠로 연결하는 파운데이션 모델을 개발합니다. 질병 명칭과 표현형을 수학적 표현으로 변환하는 분석 장치 기술도 병행합니다.

관련 연구 성과

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연구 흐름

뇌 건강 관련 연구는 인지·정신건강 표현형에서 교차인종 유전상관과 기능적 풍부도 패턴을 분석하며 시작되었습니다. 이후 알츠하이머에서 한국인 코호트 기반 전장유전체 및 누적효과 모델로 위험 부담의 구성을 탐색하고, 이어서 PET 영상 기반 베타-아밀로이드 침착을 대상으로 다인종 GWAS 메타분석을 수행해 SORL1 등 후보 좌위를 확장했습니다. 최근에는 치매 빅데이터를 활용한 사전학습 AI 모델 개발과 응용·검증을 수행하며, 뇌 나이·인지예비력 기반 파운데이션 모델과 디지털 치료 플랫폼으로 서비스화하는 방향으로 연구를 연결하고 있습니다.

활용 가능성

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

  • 뇌 나이 추정 모델
  • 인지예비력 기반 위험 예측
  • 알츠하이머 유전요인 기반 선별
  • 베타-아밀로이드 침착 예측 보조
  • 치매 사전학습 AI 적용
  • 다인종 폴리제닉 예측 보정
  • 정신건강-인지 간 유전 중첩 해석
  • 디지털 치료 콘텐츠 개인화
  • 질병 표현형 정형화 및 검색
  • 임상 코호트 분석 파이프라인

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