프로젝트 소개
본 과제는 서로 관련이 적어 보이는 유방암과 치매가 실제로 어떤 유전자와 단백질을 통해 연결되는지 밝히는 연구임. 특히 삼중음성유방암과 치매에서 공통으로 작용하는 유전자 변이, 유전자 발현, RNA splicing 및 단백질 신호전달 과정을 분석하여 두 질병의 관계를 이해하는 연구임.
연구 목표는 딥러닝 기반 전유전체 분석으로 유방암의 진행과 치매 발병에 영향을 미치는 링크 유전자와 숨겨진 SNV를 발굴하고, 유전자 발현량을 활용한 질병 예측 기법을 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 GWAS와 전사체 분석, 프로모터 modification 분석, 링크 단백질의 발현·활성 및 상호작용 분석, siRNA library를 활용한 암세포·신경세포 표현형 분석임. 또한 딥러닝 알고리즘으로 유전적 변이를 예측하고 RT-PCR로 RNA processing을 검증하며, AAV·lentivirus와 SSO를 활용해 단백질 기능 및 RNA-splicing 조절 효과를 세포와 동물모델에서 확인함. 기대 효과는 유방암-치매의 공유 분자기전 규명, 신규 진단·치료 표적 발굴, 정밀진단 및 신약개발 기반 확보와 빅데이터·단백질체 연구 확장임.