이수연 교수 연구실
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췌장암 진단 및 감별을 위한 단백유전체·엑소좀 유래 분자 바이오마커 연구

Protein and exosome-derived biomarker research for pancreatic cancer diagnosis and differential diagnosis

연구 내용

췌장암과 만성췌장염 및 췌장암 관련 당뇨를 구분하기 위해 멀티플렉스 프로테오믹스와 엑소좀 유래 miRNA를 분석하고 기계학습 기반 분류 모델로 바이오마커 패널을 도출하는 연구

췌장암의 조기 선별과 만성췌장염과의 감별을 위해 혈액 기반 단백질 신호와 엑소좀 유래 miRNA 변화를 이용하는 접근을 수행합니다. 멀티플렉스 분석 플랫폼에서 후보 단백질을 추출하고, 기계학습 기반 특징 선택과 분류 모델로 진단 성능을 검증합니다. 또한 PC-DM 관점에서 엑소좀 처리된 췌도 세포의 차등 miRNA를 next-generation sequencing과 생물정보학으로 선별하여 위험도 및 병태연관성을 평가합니다. 단일 모달리티를 넘어 다중 생체지표 조합의 임상 적용 가능성을 탐색하는 데 차별성이 있습니다.

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연구 흐름

초기에는 췌장암 선별에서 필요한 혈액 단백질 후보를 확보하기 위해 멀티플렉스 프로테오믹스 기반 분석과 ML 기반 특징 추출 절차를 구축하였습니다. 이후 췌장암 유발 당뇨 기전과 연계된 분자 표지를 찾기 위해 PC 유래 엑소좀 처리 조건에서 차등 miRNA를 next-generation sequencing과 경로 분석으로 도출하였습니다. 2024~2025년에는 췌장암 환자 치료 과정 및 예후 관련 요인을 보조 지표로 탐색하며, 후보의 임상적 해석 범위를 확장하는 흐름으로 연구를 수행하고 있습니다. 현재는 단백유전체 기술 기반 조기진단 바이오마커 패널 개발 과제를 통해 패널화와 검증을 진행합니다.

활용 가능성

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

  • 혈액 기반 단백질 바이오마커 패널
  • 췌장암-만성췌장염 감별 알고리즘
  • PC-DM 연계 위험도 평가 지표
  • 엑소좀 유래 miRNA 기반 액체생검 워크플로
  • 다중 모달리티 바이오마커 조합 전략
  • 조기 진단 선별검사 의사결정 지원
  • 임상 보조 예후 지표 탐색
  • 후보 바이오마커의 특징 선택 파이프라인
  • 면역분석 기반 후보 검증 프로토콜
  • 차세대 췌장암 정밀진단 플랫폼

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