과제 상세정보
목록서열 및 구조 기반 TCR-pMHC 결합 예측 모델 개발 및 그 응용
작성자
관리자
조회수
191
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | (유형1-1)중견연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 서열 및 구조 기반 TCR-pMHC 결합 예측 모델 개발 및 그 응용 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711153867 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2022 | 총연구기간 | 2022-03-01 ~ 2025-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2022-03-01 ~ 2023-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | TCR (T cell receptor) 과 pMHC (peptide-MHC complex) 의 서열 및 구조 데이터를 기반으로 TCR과 pMHC 사이의 결합 여부를 예측하는 기계학습모델을 개발하고자 함. 특히 알고리즘 학습 과정에서 접하지 않은 새로운 펩타이드(unseen peptide) 에 대해서도 정확도가 높은 모델을 개발하는 것을 목표로 함. 예측모델... | ||
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| 연구내용 | □ 서열 기반 TCR-pMHC 결합 예측 모델 개발 (1년차)- 심층 단백질 언어 모델을 이용하여 효과적으로 TCR과 pMHC 서열의 정보를 encoding 하는 방법 연구- 전이 학습을 통해 성능이 향상된 TCR과 pMHC 간 결합 예측 모델 개발- 어텐션 메커니즘을 이용하여 TCR과 pMHC 간의 연관성을 효과적으로 모델링하는 방법 개발□ 구조 기반 T... | ||
| 기대효과 | - 암 면역치료 분야, 특히 개인맞춤 암 백신 개발을 위한 신항원 예측에 매우 중요하게 활용될 것으로 예상됨. 기존의 신항원 예측 모델들에 비해, 본 연구에서 개발한 모델은 T 세포의 면역반응에 대한 예측까지도 포함하여, 기존 모델들보다 높은 예측 성능을 보일 것으로 예상됨. 모델의 성능이 입증되면 실제 임상 현장에서 암 백신 개발에 유용하게 사용될 수 있... | ||
| 키워드 | TCR-pMHC 결합 예측 모델,신항원 예측,딥 러닝 모델,생물정보학 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | BT(생명공학기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 생명 > 생명과학 > 융합바이오 > 생물정보학 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 건강 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
사업비
| 국비 | 143,693,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||