프로젝트 소개
본 과제는 중증열성혈소판감소증후군(SFTS)과 라싸열을 일으키는 바이러스의 특성을 인공지능과 생명정보학으로 분석하여 효과적인 항바이러스 유효물질을 찾는 연구임.
연구 목표는 AI 기반 정보분석 플랫폼 구축 및 항바이러스 유효물질 발굴임. 핵심 연구 내용은 국내외 SFTS·Lassa 바이러스 항바이러스제 정보와 공공 데이터베이스의 바이러스 유전정보 및 화합물 정보를 수집·전처리·체계화하는 것임. 또한 전장 유전자 기반 계통역동학 및 생명정보학 분석을 수행하고, 베이지안 추론 기반 분자계통수 확립, 유전자별 genetic clade와 공통 변이 분석을 진행함. 최적 표적 단백질을 설정한 뒤 구조 기반 AI 딥러닝 모델 시뮬레이션으로 SFTS 바이러스 표적 특이적 유효물질을 도출하고 효능을 검증함. 기대 효과는 SFTS와 라싸열 항바이러스제 개발을 위한 비임상연구 적용, 신변종 감염병(Disease-X) 발생 대비 항바이러스제 개발 활용, 감염병으로 인한 국가 공중보건학적 위기 대응 정책 수립 기여임.