신약개발 위한 빅데이터 기반 가상인체 시스템 개발 - KAIST 연구팀 개발, 신약개발 비용 및 기간 단축 기대 -
연구 개요
2. 연구내용
본 연구에서는 다 수준의 조직/세포 특이적 생물학적 관계들을 포함하는 가상인체 시스템(CODA)을 구축하고 이를 약물 효능 예측 연구에 최초로 활용하였다. 네트워크를 구축하기 위하여 다양한 데이터베이스로부터 생물학적 관계들을 수집하고 통합하였으며, 각 관계들의 상황정보를 단백질체 정보와 문헌 정보를 통해 추론하였다. 본 연구에서 구축된 가상인체 시스템은 인체 내의 70개 조직/세포 내에서 일어나는 생물학적 관계들을 포함하고 있으며 다른 조직/세포 사이의 생물학적 관계도 포함하고 있다. 또한 유전자와 같은 분자 수준의 관계만을 포함하는 기존 네트워크와는 달리 유전자-질병, 생물학적 프로세스-질병과 같은 다 수준의 생물학적 관계를 조직/세포 특이적으로 포함하고 있다. 구축된 가상인체 시스템과 최신 네트워크 분석 기법을 활용하여 알려진 약물 효능을 예측한 결과 기존 바이오 네트워크를 활용했을 때 보다 우수한 약물 효능 예측 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한 고혈압 약물 예측 예시를 통해 가상인체 시스템을 활용한 약물 기전 분석의 예시도 제시하였다.
신약개발을 위한 빅데이터 기반 가상인체 시스템 개발
신약개발을 위한 빅데이터 기반의 가상인체 시스템은 각 생물학적 관계들의 정보를 어디에서 추론하여 구축했지
단백질체 정보와 문헌 정보