본 과제는 인플루엔자 바이러스의 가상 신변종을 대량 생산하고, 감염 능력과 병원성 정보를 축적해 인공지능 기반 예측 모델을 구축하는 연구임.
연구 목표는 사람·동물유래 인공 변이주와 자연계 변이주 조합으로 병원성 데이터를 확보하고, 변이주-오믹스 데이터 기반 병원성 예측 모델을 제시하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 포화돌연변이, 유전체, 단일세포 전사체, 대사체, 지질체 분석을 통한 멀티오믹스 데이터 생산, 재조합 바이러스 또는 바이러스 유사체 특성 분석, 인간화 마우스 감염 모델 검증, GSANet 개발 및 고도화임. 기대 효과는 신변종 인플루엔자 출현 시 감염성·병원성 사전 예측, 신속대응 백신·치료제 개발 플랫폼 제시, 사회경제적 혼란 최소화 및 국가적 손실 저감임.
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