SPACE-PHARM: A Dual Transformation Graph Causal Inference System for Predicting Human Drug Responses in Space Environment
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710113944
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교병원
전병준
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,127만원
6,127만원
기초연구
기타
서울특별시 종로구
보건의료 > 의료정보/ 시스템 > 의학지식표현
본 연구의 최종 목표는 지상/우주 환경 동물 약물반응 데이터에서 종간 및 환경 변화 패턴을 식별하여 인간의 우주환경 약물 반응을 예측하는 '이중 변환 모델' 기반 그래프 인과추론 시스템을 ... 생체 타겟, ADME 경로, 조직 수준 효과를 계층적으로 모델링함. 또한 FHIR 표준 기반 데이터 통합 플랫폼을 구축하여 NASA LSDA, GeneLab 등의 우주실험 데이터와 지상 임상/기초 ...
본 연구는 3년간의 단계적 접근을 통해 우주환경에서의 인간 약물반응을 예측하는 통합 시스템을 개발함.1차년도에는 FHIR 기반 통합 데이터베이스를 구축하고, 종간 약물반응 차이를 패턴화함. NASA의 GeneLab, LSDA(Life Sciences Data Archive) 등에서 우주환경 생리 변화 및 약물 반응 데이터를 수집하고, NIH ICE(Integrated ...
본 연구의 성과는 우주의학, 신약개발, 그리고 한국형 우주 전략 분야에서 다양하게 활용될 것임.우주의학 분야에서는 아르테미스 프로그램과 국제달기지 임무에 참여하는 우주비행사들에게 최적화된 약물 선택과 용량 조절 지침을 제공하고, 실시간 약물 모니터링 시스템을 통해 부작용 위험을 조기에 경고할 수 있음. 특히 지구와의 통신 지연이 발생하는 심우주 미션에서 의...