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

2022과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 multi-omics 빅데이터와 AI를 활용하여 한국인 특이적 대장암 사전 예방 바이오마커를 찾고, 전암성 병변인 진행성 대장 선종의 암 발전 위험도를 예측하는 연구임. 연구 목표는 한국인 맞춤형 molecular subtype 분류와 분변 기반 비침습 마커 발굴에 있음. 이를 위해 진행성 대장 선종·분변 NGS 데이터와 single-cell RNA-seq 데이터를 통합하고, 교란효과 제거 및 메타-클러스터링으로 subtype을 제시함. 이후 subtype별 생물학적 특성과 악성 종양과의 관계를 분석하고, 정량적 가중치가 반영된 진단 모델을 구축함. 기대 효과는 한국인에 최적화된 대장암 사전 진단과 예방, 의료비 절감, 전암성 병변 분류의 학문적 가치 제고에 있음.
진행성 대장 선종생물정보학다중오믹스메타클러스터링대장암예방BioinformaticsMulti-omicsMeta-clusteringAdvanced colorectal adenomaColorectal cancer prevention
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
동국대학
과제 수행연도
2022
과제 수행기간
2021.03.01 ~ 2026.02.28
과제 고유번호
1711168116
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
155,759,000
정부지원연구개발비
155,759,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관동국대학대학서울특별시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL