Study on an artificial intelligence(AI)-assisted prediction model for coronavirus infectivity considering the complex interactions of multimeric viral antigens and host receptors
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113145
과학기술정보통신부
한국연구재단
충북대학교
이영희
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,255만원
6,255만원
기초연구
대학
충청북도 청주시
생명과학 > 생화학/구조생물학 > 단백질 구조와 기능
... SARS-CoV-2의 변이를 관찰할 수 있는 지속감염 동물 모델을 수립하고 바이러스 돌연변이 데이터를 다수 확보하여, 바이러스 서열의 변화와 감염력의 변화를 연계하는 예측 모델의 prototype을 ... 구축한 예측 모델을 고도화하고자 함. 궁극적으로 신종/변종 바이러스 발생 시 영향력 예측 및 치료제 표적 탐색에 활용 가능한 후보 위치 제안이 가능한 AI 플랫폼을 제공하고자 함.
- 1차 연도에 SARS-CoV-2 돌연변이 바이러스를 분석하여 예측 모델 prototype을 개선/검증함. - 2차 연도에는 프로그램이 예측한 영향력 있는 돌연변이의 유의성을 확인하여 모델의 고도화를 진행하고, 면역회피 가능성을 평가함. - 3차 연도에는 HCoV-OC43 유래 변이 바이러스에 확장 적용함.1. SARS-CoV-2 변종의 Spike 단백...
... 연구성과의 기대효과- 본 연구로 얻어지는 연구 모델은 향후 비선형 알고리즘을 접목한 설명 가능한 인공지능(xai) 딥러닝 모델로 확장하여 더 고도화/발전시킬 수 있을 것으로 기대됨.- 실험 데이터와 AI 분석을 연계한 융복합 연구 수행 경험을 통해, 감염병 대응 연구에 필요한 실험·데이터 통합 역량을 갖춘 융합형 연구 인력을 양성하는 기반이 될 것으로 기대됨.