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2024-05-21
내역사업 | 보호연구지원사업 |
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과제명 | 질병위험도예측 마커선발 및 의료영상정보 통합분석 기술개발 | ||||
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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 |
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... | ||
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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 |
단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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미래유망신기술(6T) | BT(생명공학기술) | 기술수명주기 | |
연구수행주체 | 연 | 과학기술표준분류 | 생명 > 생명과학 > 융합바이오 > 생물정보학 |
주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국생명공학연구원 | 사업자등록번호 | |
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연구책임자 | 소속기관명 | 한국생명공학연구원 | 사업자등록번호 | |
최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
국비 | 82,500,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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비고 |