Data-driven Optimization for Precision Medicine: A Boolean Network Control Approach
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사후국내연수
2026년
2340053625
교육부
한국연구재단
울산과학기술원
문경덕
1명
2026.03.01 ~ 2026.08.31
2025.09.01 ~ 2026.08.31
3,000만원
3,000만원
응용연구
대학
울산광역시 울주군
수학 > 응용수학 > 수리계획법/최적화이론
본 연구의 목표는 개인의 유전자 발현 정보(gene expression profile)로부터 인공지능으로 BN의 불확실성을 정량화하고, 리프로그래밍 후보를 찾는 데이터 기반 최적화 (data-driven optimization) 알고리즘 개발이다.
본 연구는 환자 개인이 갖는 유전적 변이에 따라 맞춤화된 치료법을 제공하는 정밀의학에 대한 응용을 위해 주요 유전자 변이 혹은 치료법을 탐색하는 데이터 기반 최적화 알고리즘을 개발하는 것이다. 정밀의학에 대한 하나의 방법으로 세포 리프로그래밍이 활발히 연구되고 있다. 세포 리프로그래밍은 세포 분화 과정에서 후성유전학적 변화로 정착된 특성을 유전자 발현 조절을 ...
... 알고리즘은 BN 관련 전세계 18개 이상 연구그룹이 참여중인 CoLoMoTo 컨소시엄의 오픈소스 플랫폼인 CoLoMoTo Docker를 통해 배포될 것이며, 다음과 같은 기술적/경제적/사회적 파급효과를 ... 불확실성에 보다 강건하게 대응해 의학 기술 연구의 발전을 촉진시킬 수 있다. 또한, 국내에 부족한 데이터 기반 최적화 기술을 축적함으로써 향후 관련 산업에서 발생하는 다양한 최적화 문제 해결에 활용할 ...