Control of Biomolecular Condensates and Development of High-Efficiency mRNA-EV Delivery Platforms
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-세종과학펠로우십(복귀·유치트랙)
2026년
2710111978
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국과학기술연구원
양시형
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
1.1억원
1.1억원
기초연구
출연연구소
서울특별시 성북구
생명과학 > 생화학/구조생물학 > 구조생물학
본 연구는 기존 지질 나노입자(LNP)의 독성과 세포 외 소포(EV)의 낮은 탑재 효율을 극복하기 위해, 자연계의 생체 분자 응축 현상을 모사하여 mRNA를 능동적으로 포집하는 가설을 증명하고자 함. 이를 위해 연구자가 고안한 후보 단백질의 물성 및 거동을 멀티모달 AI로 사전 평가(Pre-evaluation)하여 실험적 불확실성을 최소화하고, 최적의 효능...
1.멀티모달 AI 기반 MCP 융합 인공 응축체 정밀 설계 및 스크리닝 시스템 구축① In silico 기반 상분리 단백질 후보 물질 초고속 스크리닝② AlphaFold 기반 MCP-LLPS 융합 단백질 구조 최적화③ 세포 내 발현 및 세포독성 검증 (In vitro Validation)2.MCP-MS2 상호작용 기반 mRNA 능동 탑재(Active Loa...
... 차세대 EV 신약 산업의 동반 성장에 이바지할 수 있음.? 사회적 측면● 단순한 학술적 이해를 넘어, AI 설계(In silico) 결과를 실제 세포 실험(Wet-lab)으로 검증하고 이를 최적화하는 과정을 경험한 실전형 융합 연구 인력을 배출함. 이들은 즉시 바이오 벤처나 제약사의 R&D 현장에 투입되어 디지털 바이오 전환을 주도할 핵심 인재가 될 것임.