AI-Based Superdonors Identification for Optimizing Fecal Microbiota Transplantation (FMT) and Therapeutic Development in Refractory Gut Microbiota Dysbiosis Disorders
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064058
교육부
한국연구재단
이화여자대학교
최아름
2명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
생명과학 > 융합바이오 > 생물정보학
최종목표: IBD-FMT 치료 반응 향상을 위한 AI 기반 멀티오믹스 공여자 선별 플랫폼 개발세부목표:(1) IBD-FMT 임상 코호트 및 멀티오믹스 데이터 구축- 정상과 IBD 코호트 ... 선별- Shotgun metagenome + 대사체 분석- AI 학습용 멀티오믹스 통합 데이터셋 구축(2) AI 기반 FMT 반응 예측 모델 개발- 고차원 멀티오믹스 통합 특징 자동 추출- ...
... 검증(2) Superdonor 분석 및 멀티오믹스-AI 기반 Superdonor 선별 시스템 구축- Metagenome 분석(Shotgun sequencing)과 Metabolome 분석을 통한 데이터 수집: Combat-seq 배치 보정 · CLR 변환 후 DIABLO(mixOmixs) 멀티오믹스 통합 - 통합 데이터 기반 머신러닝 사전 모델 훈련으로 superdonor 특성 인자 도출 및 ...
연구개발성과 활용계획1. 차세대 치료 플랫폼 및 맞춤형 전략- BEV 엔지니어링 기술 확보- AI 기반 장염증 예측 모델을 통한 정밀 의료 구현2. 고효율 비임상 모델 활용- 임상 재현성이 높은 FMT 및 IBD 마우스 모델을 통한 신약 효능 평가 가속화3. 산업, 기관 협력 기반- 의료기관 및 식품 기업과의 협업을 통해 임상 확장 및 기능성 원료 개발 적용연구개발성과의 ...