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질병위험도예측 마커선발 및 의료영상정보 통합분석 기술개발

작성자

관리자

조회수

81

등록일

2024-05-21

사업 정보
내역사업 보호연구지원사업
과제 기본정보
과제명 질병위험도예측 마커선발 및 의료영상정보 통합분석 기술개발
과제고유번호 1345322081
부처명 교육부
시행계획 내 사업명
시행계획 내 사업유형 예산출처지역 대전광역시 사업수행지역 대전광역시
계속/신규 과제구분 신규과제
과제수행연도 2020 총연구기간 2020-06-01 ~ 2023-05-31 당해연도 연구기간 2020-06-01 ~ 2021-02-28
요약 정보
연구목표 최근 고밀도 SNP-Array 및 NGS 기술이 급속도로 발전하였다. 만성복합질환의 질병위험도 예측은 PRS기법에 의존하고 있으나, 매우 많은 문제점이 있다. 본 연구팀에서는 최근 3년간 Top-down 방식의 마커선발 알고리즘 CVRMS를 개발하였다. 낮은 유전력의 만성복합질환, 자폐증/우울증에서 효과적으로 예측하는 최소마커를 개발하고자 한다. 이 알고리...
연구내용 (1) 만성복합질환의 딥러닝 위험도예측-유전체 데이터의 분양 및 전처리-Feature Selection 방법과 딥러닝 조합 방법 개발-질병위험도 예측기술 완성 및 GPU 기반 고속화-성장예측(Height) 및 비만(BMI, LDL) 예측 모델 개발-당뇨(혈당수치), 고혈압(수축기,이완기) 위험도 예측 모델 개발-고지혈증, 심장질환 위험도 예측 모델 개발-N...
기대효과 -유전체예측 기법을 인간의 복합형질/복합질환에 적용하는 것은 PRS(Polygenic Risk Scoring, GRS; Genetic Risck Scoring)이 유일한 방법이었으며, 5년전 만해도 학회에서 PRS의 위험성을 알리고 있었다. 선행연구로 PRS의 문제점을 해결가능한 CVRMS 알고리즘을 개발하였고, 본 연구를 통해 GPU기반 딥러닝 고속화 개...
키워드 유전체예측,질병위험도예측,마커선발,의료영상정보,바이오 딥러닝
위탁/공동여부 정보
단독연구 기업 대학 국공립(연)/출연(연) 외국연구기관 기타
기술 정보
연구개발단계 기초연구 산업기술분류
미래유망신기술(6T) BT(생명공학기술) 기술수명주기
연구수행주체 과학기술표준분류 생명 > 생명과학 > 융합바이오 > 생물정보학
주력산업분류 적용분야 지식의 진보(비목적연구)
중점과학기술분류 과제유형
과제수행기관(업) 정보
과제수행기관(업) 정보 과제수행기관(업)명 한국생명공학연구원 사업자등록번호
연구책임자 소속기관명 한국생명공학연구원 사업자등록번호
최종학위 박사 최종학력전공 이학
사업비
국비 82,500,000 지방비(현금+현물) 0
비고