Variome-transcriptome integration study to identify pathogenesis and predict treatment response of refractory hematologic cancers using single-cell long-read sequencing
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형B)
2026년
2710111433
과학기술정보통신부
한국연구재단
가톨릭대학교산학협력단
정승현
9명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2024.09.01 ~ 2029.08.31
2.4억원
2.4억원
기초연구
대학
서울특별시 서초구
보건의료 > 의생명과학 > 오믹스학
... 단계별 시료에 대한 isoform 수준 분자특성 및 악성화 기전을 탐색함3) 골수 오가노이드 기반 질환모델을 확립하고 발굴된 유전체마커 검증 및 악성화 기전을 규명함4) 임상적 특성(항암 치료반응, 예후 등)을 예측하는 인공지능학습 기반의 의사결정 모델을 도출함5) 임상친화적 분자진단기술(NGS 암패널 및 디지털 PCR)을 개발하고 전향적 임상평가를 수행함
- 암 세포주 대상 MAS-ISO-seq 데이터 생산 및 변이체-전사체 통합분석 파이프라인 최적화- 골수섬유증 악성화 단계별(ET/PV→pre-PMF→overt PMF) MAS-ISO-seq 데이터 생산 및 분석- 다발골수종 악성화 단계별(MGUS→SMM→MM) 종적 MAS-ISO-seq 데이터 생산 및 분석- 난치혈액암의 악성화 특이적 세포 아형, 변이 ...
... 및 디지털 PCR 기반의 비침습적 모니터링 기술 개발을 통해 암 조기진단 및 항암 반응평가에 활용함- 조기진단 및 치료반응 예측에 적용할 수 있는 마커 발굴로 원천기술 및 지적재산권을 확보하고 개인 맞춤형 진단 표준을 제시함- 인공지능 딥러닝 기반의 예측 모델 수립을 통해 개인 맞춤형 진단·분류·치료 전략을 제시하고 이에 따른 암 예방 및 의료비 절감 기대됨