Multi-omics 빅데이터와 AI를 이용한 한국인 특이적 대장암 예방 바이오마커 발굴 및 진행성 대장 선종 타입에 따른 암 발전 위험도 예측

본 과제는 multi-omics 빅데이터와 AI를 활용하여 한국인 특이적 대장암 사전 예방 바이오마커를 찾고, 전암성 병변인 대장 선종의 암 발전 위험도를 예측하는 연구임. 연구 목표는 진행성 대장 선종의 molecular subtype 분류, single-cell RNA-seq 기반 생물학적 특성 규명, 분변 검출 가능 마커 발굴, 정량적 진단 모델 구축에 있음. 연구 내용은 160여건 NGS 데이터와 20여건 single-cell RNA-seq 데이터 통합, 교란효과 제거, 메타-클러스터링 기반 subtype 제시, 한국인 맞춤형 전암성 병변 진단 모델 개발로 구성됨. 기대 효과는 비침습적 사전 진단과 대장암 예방, 한국인 맞춤 예방전략 수립, 의료비 절감, 타 암종 확장 가능성 확보에 있음.