치매 빅데이터 활용을 통한 사전학습 AI 모델 개발, 응용 및 검증

본 과제는 치매 환자의 임상·유전체·단백체·대사체·후성유전체 등 다면적 데이터를 통합해 AI 사전학습 모델을 구축하고, 이를 통해 치매 신약 표적과 바이오마커를 찾는 연구임. 연구 목표는 알츠하이머·파킨슨·혈관치매 코호트와 오믹스 데이터를 연계한 AI 학습용 데이터 및 분석 모델 구축에 있음. 핵심 연구 내용은 데이터 표준화·품질관리, K-BDS 연계, domain 특화 및 다중 데이터 도메인 사전학습 모델 개발, GAN 기반 synthetic genome data 생성, in silico 검증, 예후 예측 컴퓨터 모델 프로토타입 개발, 소프트웨어 및 웹 어플리케이션 구축임. 기대 효과는 치매 조기 진단, 개인 맞춤형 진단, 신약 개발 가속화, 진료비·사회적 비용 절감, 관련 산업 활성화에 있음.