바이오인

- 이에 ‘세포기반 차단의학’을 통해 정상궤도(health trajectory)에서 이탈하는 세포를 식별하여 질병을 차단하고, 향후 재발위험을 낮추는 의학적 접근 필요성을 피력하는 로드맵을 제시

■ LifeTime 핵심 접근법인 ‘새로운 기술개발 및 통합’ 전략과 더불어, 의료 우선순위 식별 메커니즘 등을 로드맵에 포함

○ (새로운 기술개발 및 통합) 기존 단일세포 접근법 통합(sigle-cell multi-omics)과 함께 대량세포 이미징(high-content imaging), 인공지능(AI) 및 환자 유래 질병모델(patient-derived experimental disease model)등 새로운 기술개발을 제안

- 개별세포 내 병리·생리학적(pathophysiological) 메커니즘을 이해하기 위해 기존의 단일세포 접근법(sigle-cell methodologies) 통합을 제안

※ 예컨대, 전사체학(transcriptomics)과 염색질 접근성(chromatin accessibility), DNA 메틸화(methylation), 히스톤 변형(histone modifications), 3D 유전체 구성 (genome organisation) 및 유전체 돌연변이(genomic mutations) 방법론 제시

- 표준화된 다중오믹스 기술(multi-omics) 및 영상기술(imaging) 접근법을 통합하여 수십만 명의 환자 세포를 프로파일링할 수 있는 엔드-투-엔드(end-to-end) 파이프라인 개발을 제안 

- 더불어, 머신러닝(machine learning) 기술과 공간적 다중오믹스 기술(spatial multi-omics), 영상기술(imaging) 및 데이터의 심층적인 통합은 디지털 병리학의 새로운 시대를 이끌어낼 잠재력을 가지고 있음을 강조

○ (의료 우선순위 식별을 위한 LifeTime의 메커니즘) 환자 치료에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 의료문제를 체계적으로 식별하기 위해 ‘Launchpad’라는 메커니즘을 도입

- 라이프타임 전략적 연구 아젠다(the LifeTime Strategic Research Agenda)에서 개발한 10년 로드맵을 기반으로 하여 3단계로 구분되는 질병 로드맵을 마련

- 단계별 질병 로드맵을 통해 다양한 질병을 지속적으로 모니터링하여 의료문제를 식별

※ (1단계) 기존의 단일세포 기술(single cell technologies), 컴퓨터를 이용한 도구(computational tools) 및 질병모델을 사용하여 확인된 의료문제에 대한 즉각적인 연구

※ (2단계) 공간적 다중 오믹스 기술(spatial multi-omics) 및 영상기술(imaging) 접근법 개발과 함께, 종단 분석(longitudinal analyses)을 위한 최첨단 환자 유래(patient- derived) 모델 시스템 개발을 포함하여 특정한 의료문제를 해결하는데 필요한 새로운 기술 개발

...................(계속)