Single-Cell and Spatial Transcriptomic Analysis for Deep Learning-Driven Precision Diagnosis of Uterine Mesonephric-Like Adenocarcinoma
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114481
과학기술정보통신부
한국연구재단
삼성서울병원
김현수
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,283만원
6,283만원
응용연구
기타
서울특별시 강남구
보건의료 > 임상의학 > 소아/산부인과학
... 바이오마커 및 표적치료 후보물질을 발굴한 바 있음. 이러한 선행 연구 경험과 축적된 연구 성과를 바탕으로, 본 연구과제에서는 단일세포전사체 및 공간전사체 분석을 수행하여 확장된 유전체·전사체 데이터베이스를 구축하고자 함. 나아가 이를 딥러닝 기반 분석 모델에 적용함으로써, 중신유사선암종의 정확한 진단 및 예후 예측뿐 아니라 치료 방침 결정에 활용 가능한 정밀진단 기술을 개발하는 것을 ...
... 함. 평가 착안점으로는 위치 기반 주요 세포군 및 유전자 발현 지도를 구축하고, 공간 정보 기반의 특징적 패턴을 추출하는 것을 포함함. 또한 이러한 공간전사체 정보를 딥러닝 모델의 입력 데이터로 활용하기 위한 핵심 특징을 정의하고자 함. 3차년도에는 단일세포전사체 및 공간전사체 데이터를 통합한 딥러닝 모델을 개발하고, 그 예측 성능을 검증하고자 함. 평가 착안점으로는 중신유사선암종의 ...
본 연구과제를 통해 대표적인 난치성 부인암인 중신유사선암종의 유전체·전사체 데이터베이스를 구축하고, 이를 인공지능 기반으로 해석할 수 있는 분석 플랫폼을 제시할 수 있을 것으로 기대함. 또한 본 연구에서 개발되는 딥러닝 기반 정밀진단 기법은 진단 난이도가 높고 기존 치료법에 대한 반응이 제한적인 중신유사선암종에 대해 정확한 진단, 예후 예측 및 항암제 저항성 ...