2020년 정밀의료기술개발사업단 연구 프로젝트 소개

 연구주제

 암/면역세포 Deconvolution 알고리즘 개발 및 검증

 연구책임자

 남진우 교수 (한양대학교)

 핵심연구원

 김현우(한양대학교)

 작성자

 김현우

  Deconvolution 이란 bulk로 샘플링 되어 전사체 시퀀싱 (RNA-seq)을 수행한 데이터로부터 유전자 발편 패턴을 기반으로 샘플 내 개별 세포들의 비율을 예측하는 분석임. Deconvolution을 수행하기 위해 bulk RNA-seq과 타겟하는 세포들의 유전자 발현 패턴에 해당하는 signature 가 필요하며 이들의 데이터는 matrix 형태로 존재함

 그림 1. Deconvolution 알고리즘 개요 

 본 연구는 정상인 및 암 환자에서 얻은 RNA-seq데이터를 기반으로 면역세포의 분포를 예측하는 알고리즘 개발을 목표로 하며 그림 1과 같이 public 데이터와 함께 대장암 RNA-seq 데이터와ground truth에 해당하는 single-cell RNA-seq데이터를 통해 혈액 내 면역세포의 비율을 에측하는 neural network를 구축함

그림 2. Deconvolution 알고리즘 및 성능 확인