Development of a Hybrid Deep Learning Framework for Predicting and Interpreting PeptideMHC Class II Immunogenicity
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064910
교육부
한국연구재단
국립암센터국제암대학원대학교산학협력단
KHANAL JHABINDRA
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
경기도 고양시
생명과학 > 융합바이오 > 생물정보학
... 해석 가능 인공지능 모델을 개발하여, 펩타이드-MHC class II 면역원성을 높은 정확도로 예측하고, 이를 통해 정밀 면역치료 및 개인 맞춤형 암 백신 개발을 가속화하고자 함.- 또한, 연구자들이 다양한 MHC 대립유전자에 대한 면역원성 펩타이드를 예측하고, 분석할 수 있도록, 개발된 인공지능 모델을 공개 소프트웨어 또는 웹 페이지 형태로 제공하고자 함
I.데이터 수집- 딥러닝 모델의 학습 및 평가를 위해, 다양한 대립유전자를 포함하는 길이 12-25 아미노산의 실험적으로 검증된 에피토프 서열 데이터를 IFN-γ 분비 기반 T세포 반응을 기준으로 Immune Epitope Database (IEDB) [22]에서 수집할 예정임. 또한, 다양한 개별 연구들 [12-18]로부터 추가 데이터를 확보할 계획임.-...
... 해석하여, 암 환자의 면역 반응을 예측할 수 있는 새로운 바이오마커 발굴의 단서를 제공할 수 있음. - 연구 도구 제공 및 확산: 개발된 인공지능 모델을 웹 기반 인터페이스 또는 공개 소프트웨어 형태로 제공하여, 다양한 연구자들이 손쉽게 면역원성 펩타이드를 예측하고 분석할 수 있도록 지원하고, 이를 통해 연구 분야의 발전에 기여할 수 있음.2) 연구개발성과의 기대효과- 면역 치료제 및 ...