2019년 정밀의료기술개발사업단 연구 프로젝트 소개

 연구주제

 딥러닝을 이용한 대장암 환자별 암 특이적 취약성 예측

 연구책임자

 최정균(한국과학기술원)

 핵심연구원 

 장기원(한국과학기술원) 

 작성자

 장기원(한국과학기술원)

 최근 RNAi 와 CRISPR 기법을 통해 특정 유전자를 망가트리거나 억제 시키는 것이 가능해 졌으며 이를 모든 유전자에 대해 살펴봄으로써 어떤 유전자가 세포 생존에 취약성을 나타내는지 밝혀낼 수 있다.[1-2] 이러한 방법을 여러 암 세포주에 적용하여 살펴봄으로서 어떤 유전자가 암 특이적 취약성을 갖는지 살펴볼 수 있으며 이 유전자는 좋은 항암표적이 된다. 그러나 시험관 세포 실험을 통한 분석으로는 막대한 비용과 노력이 필요하며 실제 환자로부터 세포를 얻고 항암표적을 발굴하기까지 오랜 시간이 소요된다. 본 연구팀은 대장암 취약성 결과와 유전체 데이터를 딥러닝을 통해 학습시켜 정밀한 예측모델을 구축하였고 빠른 시간 안에 대장암 특이적 취약성을 예측하는 모델을 개발하였다. [e-News Vol.4 특허소개]

[그림2] 오가노이드 모델을 통한 대장암 취약 유전자 검증

 Reference

1. Tsherniak,A. et al. Defining a Cancer Dependency Map. Cell 170,564–576 (2017).

2. Behan FM. et al. Prioritization of cancer therapeutic targets using CRISPR–Cas9 screens. Nature. 568, 511-516. (2019)