Multiomics and AI-driven identification of sex-specific adipokines in metabolic hepatocellular carcinoma and establishment of precision therapeutic targets
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112457
과학기술정보통신부
한국연구재단
연세대학교미래산학협력단
정병출
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,494만원
6,494만원
기초연구
대학
강원특별자치도 원주시
화학 > 생화학 > 대사분자 생화학
본 연구의 최종목표는 대사 스트레스 환경으로 인한 지방조직 변화의 성차를 기반으로, 다중 오믹스(multiomics) 분석을 통해 성별 간 상이하게 분비되는 핵심 아디포카인(adipokine)을 발굴하고, 이들이 HCC 발달에 미치는 지방조직과 간조직의 상호작용 기전을 규명하여 대사성 간암의 성별 맞춤형 정밀 치료 표적을 확립하는 것임.
... 누출을 차단하고, 순수 분비체만을 확보하여 분석의 신뢰성을 확보. - 확보된 단백체 및 전사체 빅데이터에 XGBoost 및 Elastic Net 기반의 machine learning 알고리즘을 적용. ... 특이적 변수 중요도를 산출하여 후보군 리스트를 최적화.- TCGA, GEO 등 공공 임상 데이터베이스와 연계 시, 마우스에서 도출된 후보 인자를 Ensembl 및 NCBI 기반의 인체 ortholog와 ...
1) 연구과제의 활용방안① 다중 오믹스 기반 장기 간 네트워크 데이터베이스 구축 및 공유본 연구에서 생산되는 암수 마우스의 지방조직 전사체 및 분비단백체데이터는 대사성 간질환 및 간세포암 연구를 위한 핵심 기초 자료가 될 수 있음. 이는 향후 비만, 당뇨 등 다른 대사성 질환이나 유방암, 대장암 등 비만 연관 타 암종의 성차 연구를 진행하는 연구자들에게 학술적 ...