| 연구목표 |
■ 전 암 (Pan-cancer) 및 정상 규모의 대규모 단일세포 전사체 (Single-cell RNA-seq) 데이터베이스를 활용하여, 암종별 특이적 CAR 이중표적 표면 항원 조합을 발굴하고자 함.■ 이를 위한 방법론으로써, 단일세포 전사체 이원 발현 패턴 (Binary expression pattern) 기반의 논리게이트 (Logic gate) 계산기... |
| 연구내용 |
■ 대규모 단일세포 전사체 통합 데이터베이스의 구축 - 공용데이터로 사용 가능한 모든 암 및 정상 조직 단일세포 전사체 데이터 수집 - 데이터 Qualtity control 및 모든 발현 값에 대한 normalization - Reference 기반의 Cell type annotation과 CNV inference 기반의 암세포 식별 - Volume-dep... |
| 기대효과 |
■ 각 암종별로 나타나는 표면 항원의 종류 및 발현 분포는 체계적인 연구가 다수 된 적이 없는 분야이므로 여기서 발견된 scientific finding은 학술지 형태로 논문화 할 수 있음. ■ 다수 암 환자 시료의 분석 결과, 각 암종별로 여러 환자에 공통적인 표적 항원 (혹은 조합)이 발견되는 경우, off-the-shelf drug (antibody,... |
| 키워드 |
논리게이트,키메라 항원 수용체,이중표적,머신러닝,딥러닝,단일 세포 전사체,세포치료제,표면 항원 조합,통합분석 |