Complexity Science Meets Evolutionary Medicine: Tackling Diseases with Real-World Medical Big Data
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710115016
과학기술정보통신부
한국연구재단
순천향대학교
김정안
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,477만원
4,477만원
기초연구
대학
충청남도 아산시
생명과학 > 분류/생태/환경생물학 > 진화학
[복잡계과학과 진화의학의 융합을 통한 의료 난제 해결 및 다차원 질환 모델 구축]▶기존 방법론의 한계 극복: 선형적·환원론적 분석으로는 규명하기 어려운 5대 난제 질환(정신질환, 호흡기질환, 여성질환, 만성통증, 고관절질환)의 병태생리를 '복잡계 과학(Complexity Science)'의 창발성(Emergence)과 비선형성 관점에서 재해석▶질병의 궁극 ...
[다차원 의료 빅데이터 기반 복잡계 네트워크 및 창발성 정량화(모듈 #1, #2)]▶유전체, 후성유전체, 뇌/폐 영상, 생리신호, EMR 임상 지표 등 멀티모달 데이터 간 상호작용(상관·공변 구조) 기반 동적 네트워크 구축▶중심성, 모듈성, 엔트로피 등 창발성 지표를 산출하여, 단일 바이오마커로 설명할 수 없는 질환의 비선형적 진행 및 전이 메커니즘 규명[진화의학 ...
[활용계획]▶정밀 의료 플랫폼 원천 기술: 개발된 7개 분석 모듈을 R/Python 패키지화하여 오픈소스로 공개함으로써, 의료 빅데이터 분석의 새로운 표준 프로토콜 제시▶임상 의사결정 보조 시스템(CDSS) 탑재: 구축된 '질환별 Risk Map'과 '진화적 취약성 모델'을 실제 임상 현장의 EMR 시스템과 연동 가능한 형태의 알고리즘으로 가공하여, 의료진의 ...