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기사원본: http://www.korea.kr/briefing/pressReleaseView.do?newsId=156273817

인공지능·빅데이터 활용하여 혁신신약 개발 앞당긴다
- 과기정통부,‘인공지능, 빅데이터 활용 신약개발 선도 프로젝트’착수 -
- 연구데이터에 인...

[연구실 언론소개] 인공지능·빅데이터 활용하여 혁신신약 개발 앞당긴다

June 10, 2018

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남호정 GIST 교수, 암 유발 대사물질 발굴하는 컴퓨터 세포모델 개발

October 8, 2014

미 공동연구팀이 세포를 체계적으로 분석할 수 있는 컴퓨터 세포모델을 개발, 항암제 제조를 위한 표적물질 발굴에 새 길을 열었다.

광주과학기술원(GIST)은 남호정 정보통신공학부 교수(교신저자)와 미국 샌디에이고 캘리포니아주립대 연구팀이 컴퓨터 세포모델로 암을 유발하는 비정상 대사물질을 보다 빠른 시간 안에 찾아내는 방법을 개발했다고 7일 밝혔다.

 

 

 

 

 

 

 

이번 연구는 교육부와 한국연구재단이 추진하는 학문후속세대양성사업의 지원으로 수행됐다.

연구결과는 생물정보학 분야 국제학술지 플로스 컴퓨테이셔널 바이올로지(PLoS Computational Biology) 9월 18일자 온라인판에 게재됐다.

연구팀은 유전체 빅데이터 분석기술과 컴퓨터 세포모델로 암 유발 대사물질을 예측할 경우 암 조기진단을 위한 바이오마커와 암 치료를 위한 약물표적 발굴로 이어질 것으로 기대하고 있다.

유전자 돌연변이로 대사효소에 이상이 나타나면 일부 대사물질의 농도가 비정상적으로 높아져 암을 유발할 수도 있다.

하지만 세포에 있는 4만개 이상의 대사물질 가운데 과다생성시 암을 유발할 수 있는 물질을 선별하기 위해서는 대사물질의 정확한 농도를 측정해야 하는 등 기술적 어려움이 있었다.

연구팀은 유전자 돌연변이 빅데이터를 통해 유방암, 신장암, 폐암 등 9종의 암에서 돌연변이 효소를 찾아내고 이를 바탕으로 15개의 암 유발 대사물질을 도출, 이들 암세포를 모사한 컴퓨터 세포모델을 만들었다. 이를 활용하면 짧게는 1∼2개월 이내 암을 유발할 수 있는 돌연변이 효소와 비정상 대사물질을 예측할 수 있다는 설명이다.

남호정 교수는 “이번 연구는 유전자 데이터를 해석해 질병의 진단과 치료에 활용할 수 있다는 것을 보여줬다”며 “앞으로 효소와 대사물질을 이용한 항암제 표적 발굴의 실마리가 될 것”이라고 밝혔다.

서인주기자 | sij@etnews.com 기자의 다른 기사 보기

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Computational Systems Biology Lab.

School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS),

Gwangju Institute of Science and Technology (GIST), 123 Cheomdangwagi-ro, Buk-gu, Gwangju, 61005, Republic of Korea