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단일세포

단일세포 분석기술은 생물학, 면역학, 종양학에 매우 진보된 접근방식을 제공할 것으로 예측하고, 단일세포 분석 기술을 활용하여 다양한 질병 조직을 분석하는 프로젝트가 여러 국가에서 진행되고 있으며 진단, 건강관리 및 신약 개발 등도 활발하게 이용될 것입니다.

단일세포

개념

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Science지에서는 최근 개발된 단일세포 시퀀싱 및 이미징 등 단일세포 분석기술이 새로운 과학적 발견을 가속화할 것으로 전망한다.


특히, 단일세포 분석기술은 생물학, 면역학, 종양학에 매우 진보된 접근방식을 제공할 것으로 예측하고, 단일세포 분석 기술을 활용하여 다양한 질병 조직을 분석하는 프로젝트가 여러 국가에서 진행되고 있으며 진단, 건강관리 및 신약 개발 등도 활발하다.


최근 단일세포 분석 기술의 발전으로 모든 인간세포의 체계적인 Reference Map구축 가능성이 높아지고 있다. 단일세포 분석 기술을 활용하여 인간의 건강을 이해하고 질병 진단, 모니터링 및 치료에 근간이 되는 인간 세포지도(Human Cell Atlas)를 현실적으로 구상 가능해 졌다.


바이오인에서는 단일세포 분석에 관련된 다양한 자료들을 종합적으로 살펴볼 수 있다.



단일세포 분석

연구기술





○ 단일세포 분석은 단일세포 수준에서 유전체학, 전사체학, 단백체학 등을 분석하는 연구로 단일세포 분석은 1개의 세포를 분리하여 유전체, 전사체 등을 분석하는 기술로, 다양한 세포를 포함한 샘플의 정보를 동시에 분석하는 기존 분석 방식과는 차이가 있다.






○ 유전자 분석, 산전 선별검사, 항암제 개발, 신경 치료학 등 다양한 진단 분야에서 단일세포 분석기술 활용이 활발해지는 추세이며 세계적으로 예방 의료기술 도입이 확대되면서 조기 진단 기술·서비스 촉진을 위한 정부 차원의 이니셔티브가 증가함에 따라 단일세포 분석의 중요성이 부각되고 있다.






○ 분석 기술의 진보로 소량의 샘플만으로도 정확도 높은 분석기능을 제공하는 반면, 기술발전과 함께 증가하는 단일세포 분석 장비 비용은 극복이 필요한 요인이다.






글로벌 단일세

포분석 시장 동향





○ 글로벌 단일세포 분석 시장은 2017년 17억달러에서 연평균(’14-’25) 17.6%로 성장하여 2025년 59억달러 규모를 형성할 전망이다.


(출처: Grand View Research, 2018.4)




○ 단일세포 분석기술 응용분야별 시장은 암 분야가 2017년 37.2%(6.1억달러)로 가장 많은 비중을 차지하고 있으며, 2025년에도 38.6%(22.8억달러) 로 가장 큰 규모를 차지할 전망이다.






○ 또한, 유전자 진단 및 재생, 골수·장기 이식과 같은 줄기세포 치료법 연구 등과 관련하여 응용분야가 다양하므로 관련 산업은 더욱 확대될 전망이다.




내용 출처




○ 생명공학정책연구센터, [BiolNdustry No.137(2019-5) 글로벌 단일세포 분석 시장




○ Grand View Research ‘Single Cell Analysis Market(2018.4)’





지식

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    2025-09-15

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        생명과학의 폭과 깊이를 더하는 양자생물학(Quantum Biology) 연구동향 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 25-60         ◇ 최근 양자역학적 접근을 통해 광합성, DNA 자연 돌연변이 등 다양한 생명 현상들이 새롭게 규명. 양자생물학은 아직 초기 단계의 학문이지만 기존 분자생물학의 한계를 극복하고 새로운 메커니즘에 기반한 혁신 기술 개발로 이어질 것으로 기대 ▸주요 출처 : Chemical Society Reviews, Quantum life science: biological nano quantum sensors, quantum technology-based hyperpolarized MRI/NMR, quantum biology, and quantum biotechnology, 2025.1.28 ◆︎ 최근 분자생물학으로 설명하기 어려운 다양한 생명현상들이 양자역학*적 접근을 통해 규명되면서 생명과학 연구의 패러다임 전환을 촉진 ○ 양자

    2025-09-11

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  • BioINpro[AI 신약] AI신약개발 분야 기술경쟁력 및 정부 R&D 투자현황 분석

        AI신약개발 분야 기술경쟁력 및 정부 R&D 투자현황 분석 첨단바이오 국가기술전략센터 저자 : 한국생명공학연구원 첨단바이오 국가기술전략센터 김경남, 이휘섭 ◈ 목차 I.개요 II.분석 결과 1.논문 기반 경쟁력 진단 2.특허 기반 경쟁력 진단 3.NTIS 과제 기반 정부R&D 투자 현황 III.분석 결과 요약 및 시사점 1.분석 결과 요약 2.정부 R&D 투자·육성 방향 시사점 ◈본문 I.개요 ◆︎ 분석 목적 ○ AI신약개발 분야 우리나라의 기술경쟁력 진단 및 정부 R&D투자 현황을 확인하여 향후 정부 R&D 투자전략을 위한 시사점 제공   ◆︎ 분석 유형별 분석 방법 및 내용 ○ (기술경쟁력) 논문/특허 기반 우리나라의 선도국 대비 경쟁력 진단 ○ (정부R&D투자) NTIS 과제 데이터를 중심으로 기투자 현황 분석 구분 분석 목적 분석 범위 분석내용 세부 내용 방법(일정) 논문 (연구) 논문 기반 한국 경쟁력 진단 AI신약개발 전반 논문 현황 AI신약 논문 추이 Dimens

    김경남, 이휘섭/한국생명공학연구원 첨단바이오 국가기술전략센터

    2025-09-10

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  • BioINpro[2025 바이오 미래유망기술(하)] 딥 러닝 기반 생성모델의 구조적 원리와 인간 면역데이터 응용 신약개발 전략

      딥 러닝 기반 생성모델의 구조적 원리와 인간 면역데이터 응용 신약개발 전략 2025 바이오 미래유망기술(하)                                                             연세대학교 생명과학부 통합과정 장현빈, 송우현,   연새대 생화학과 교수 홍승희 ◈ 목차 1.개요 2.대규모 언어모델 (LLM; Large Language Model)  3.변분오토인코더(VAE; Variational Autoencoder) 4.Conclusion ◈본문 1. 개요 기존의 생명과학 연구는 면역학, 병리학, 암 연구, 신약 개발 등 각 분야에서 상대적으로 소규모의 데이터셋과 실험 중심의 분석 기법에 의존해 왔다. 면역학 연구에서는 일부 면역세포 아형이나 사이토카인에 집중해 분석했으며, 암 연구 에서도 소수의 바이오마커나 유전자 변이를 표적으로 한 연구가 주를 이루었다. 신약 개발 과정에서는 단일 약물과 표적 간 상호작용에 초점을 맞춘 접근 방법이 일반적

    장현빈, 송우현, 홍승희/연세대학교 홍승희

    2025-06-30

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  • BioINglobal2025 글로벌 생명과학 분야 전망

      2025 글로벌 생명과학 분야 전망   김지예 (국가생명공학정책연구센터)   출처: Deloitte. 2025. 1, Boston Consulting Group. 2025. 1, McKinsey&Company. 2025. 1 ※ 본 원고는 원본 원고의 내용을 중개하여 각색한 내용을 포함하고 있습니다. 원제 : 1) 2025 life science outlook,               https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/health-care/life-sciences-and-health-care-industry-outlooks/2025-life-sciences-executive-outlook.html 2) Biopharma Trends 2025 https://www.bcg.com/publications/2025/biopharma-trends 3) What to expect in US healthcare in 2025 and b

    2025-03-31

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  • BioINwatch영국 생명과학국, ‘2024 생명과학 경쟁력 지수’ 발표

        영국 생명과학국, ‘2024 생명과학 경쟁력 지수’ 발표 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 25-4   ◇︎영국 생명과학국은 다양한 측면에서 자국과 경쟁국의 생명과학 경쟁력을 분석한 ‘생명과학 경쟁력 지수(LSCIs)’를 발표. 한국은 GDP 대비 보건의료 정부 R&D 투자에서 3위, 피인용 상위 1% 논문 비율, IPO(기업공개)와 Equity finance(자기자본)에서 4∼6위를 보이며 이들 경쟁력 지수에서 비교적 우위인 것으로 조사 ▸주요 출처 : GOV.UK, Life sciences competitiveness indicators 2024, 2024.7.11 ◆︎ 영국의 생명과학국(OLS)*은 영국을 중심으로 한 생명과학 경쟁력 지수(LSCIs,LifeScienceCompetitivenessIndicators)를 발표(2024.7) * Office for Life Sciences: 영국의 생명과학 혁신역량을 강화하고 의약품, 의료기기 분야 연구

    2025-01-14

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  • BioINwatchAI 신약개발, 무엇이 가능하고 무엇이 한계인가?

    AI 신약개발, 무엇이 가능하고 무엇이 한계인가? BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 24-78   ◇︎AI 기술의 빠른 발전과 함께 신약개발의 패러다임이 실험에서 빅데이터 기반의 분석·예측·설계 중심으로 빠르게 변화. 이러한 상황에서 “AI가 개발한 약물이 과연 효과적일까?”라는 질문을 제기하며 지난 10년간 AI가 발굴한 약물의 효과를 분석한 리뷰 논문을 BCG(보스턴컨설팅그룹)에서 발표 ▸주요 출처 : Drug Discovery Today, How successful are AI discovered drugs in clinical trials?, 2024.6 ◆︎ AI 기술의 빠른 발전과 함께 신약개발의 패러다임이 실험에서 빅데이터 기반의 분석·예측·설계 중심으로 빠르게 변화 ○ 빅테크기업(구글, NVIDA)이 AI 신약개발에 투자를 확대하고 있으며 글로벌 제약사도 AI 신약 및 IT 기업과 협력하며 AI를 본격적으로 도입하기 시작 ※ 2024년 노벨 화학상

    2024-12-12

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  • BioINwatchAlphaFold-Multimer로 생명과학의 미스터리 중 하나인 생식 과정에 대한 이해를 높이다

        AlphaFold-Multimer로 생명과학의 미스터리 중 하나인 생식 과정에 대한 이해를 높이다 BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 24-68   ◇︎AI 기술이 생명과학 연구의 한계를 극복하고, 기존 생화학적 실험을 보완하는 강력한 도구로 활용 가능하다는 점에 대해 AlphaFold의 예측 능력이 생명과학의 미스터리 중 하나인 생식 과정에 대한 이해의 폭을 넓히는 연구결과가 발표. AlphaFold-Multimer를 통해 정자와 난자의 결합에 중요한 3개의 단백질과 그 복합체를 규명하며 향후 불임 진단 및 치료의 새로운 가능성을 제시 ▸주요 출처 : Cell, A conserved fertilization complex bridges sperm and egg in vertebrates, 2024.10.17.   ■단백질 복합체 구조를 예측하는 AI 프로그램인 AlphaFold-Multimer를 통해 정자와 난자의 결합에 중요한 3개의 단백질과 그 복합체

    2024-10-29

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발간

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  • 썸네일 이미지 이슈 보고서2020 바이오미래유망기술의 이야기 - 제3화 “공간 오믹스 기반 단일세포 분석기술” 편

    [바이오로 열어가는 2040년 생명과학 미래사회- “공간 오믹스 기반 단일세포 분석기술” 편]    제3화  “갑갑한 마음”   생명공학정책연구센터에서 지난 2월에 발표한  '2020 바이오 미래유망기술(클릭)'에 대해서 10화의 소설을 연재하고자 합니다.   바이오가 열어가는 행복하고 희망찬 미래상 제시를 통해 바이오 미래유망기술을 공감하고 이해하는 데에 도움이 되기를 기대합니다.              “알겠습니다. 예. 예.”             국가생명정보기술원 소속 김수민 연구원은 요즘 잔뜩 주눅이 들어 있었다. 누가 뭐라고 이야기해도 일단 알았다고 대답해 놓고, 주위 눈치를 보며 수동적으로 일을 처리했다. 첫 출근 이후부터 계속해서 사고(?)를 치다 보니 주변의 보는 눈이 그리 곱지 않은 탓이다. 주눅이 가득 든 수민은 급기야 생각을 포기하기 시작했다. 자포자기한 마음에 수민은 ‘기계처럼 일만 하면 돼, 난 의견이 같은 게 없는 거야.’라고 하루에도 몇 번이고 이런 식으

    생명공학정책연구센터

    2020-10-08

  • 썸네일 이미지 이슈 보고서정부연구비가 신약개발 성과에 미치는 영향분석 및 시사점

      [BioINsay 40] 정부연구비가 신약개발 성과에 미치는 영향분석 및 시사점 - 바이오의료기술개발사업을 중심으로     한국연구재단 부연구위원 정승모  생명공학정책연구센터 연구원 조윤정     전 세계는 치열한 경쟁 속에 국가 경쟁력을 강화하고, 미래 먹거리시장을 선점하기 위해 연구개발에 투자를 점진적으로 증가시키고 있으며, 선진국의 경우 세계최초, 세계최고의 기술을 확보하기 위해 R&D 정책과 R&D 지원 시스템의 혁신을 도모하고자 각고의 노력을 기울이고 있다. 우리나라도 매년 R&D 투자를 확대하며 첨단기술 개발을 근간으로 한 국가경쟁력 확보를 위해 많은 투자를 하고, 높은 수준의 R&D 예산을 투입하며 투자효율성을 극대화하기 위한 과학기술정책 기획력의 강화와 인프라 확충에 힘쓰고 있다.(과기정통부, 2017) 그 결과 우리나라의 GDP 대비 총 R&D 비용은 이스라엘에 이어 세계 2위이며, 총 R&D 투자규모 또한 미국, 중국 등에 이어 세계 ５위를 수준에 도달하였다.(

    생명공학정책연구센터

    2019-04-23

  • 썸네일 이미지 정책/기획보고서신약개발 R&D 활성화를 위한 신약개발지원센터의 기능 설정 및 수행방안에 관한 연구

    1. 추진배경 및 경과   가. 수립배경 􀁻 우리나라 신약개발 단계 중 선도물질의 평가 및 최적화 기능이 취약함에 따라 국가 차원에서 지원의 필요성 제기(제5차 의료산업선진화위원회, ʼ07.6) 􀁻 첨단의료복합단지 입지 선정(대구경북단지, 충북오송단지)에 따른 신약개발지원센터 설립 계획 추진(ʼ09.12) 􀁻 우리나라 신약개발 프로세스 중 취약한 것으로 나타난 후보물질도출 지원 인프라(인력, 시설 등)를 글로벌 수준으로 구축하여 혁신신약 개발을 가속화 할 필요   나. 추진 경과 􀁻 ʼ10.4 : 신약개발지원센터 기능설정 및 수행방안에 대한 기획연구 추진(교과부) ※ 한국생명공학연구원 생명공학정책연구센터(연구책임자 : 현병환센터장) 􀁻 ʼ10.4∼8 : 총괄기획위원회, 실무기획위원회(바이오와 합성신약 분과), 지자체 의견 수렴 회의 개최(총 8회) ※ 총괄기획회의 개최(3.19, 4.8, 9.8), 실무기획회의 개최(4.23, 5.6, 7.9), 지자체간 의견 수렴 회의(7

    정책기획2010-9(총서 제140권)

    2013-02-22

  • 썸네일 이미지 연구 보고서구조 단백질체학 연구 및 신약개발 활용기술

    1. 구조 단백질체학 연구 개요 생체 내의 모든 단백질의 구조와 기능을 밝히는 일은 생명 현상 규명, 신약 개발 및 난치병 치료에 직결된 과제로 인간 게놈 프로젝트와 같은 대규모 DNA 서열 정보를 획득하게 된 이후 효과적인 단백질 구조 예측의 역할의 중요성이 증대되고 있음   가. 구조 단백질체학이란?   1) 구조 단백질체학의 정의 및 특징 ■ 구조 단백질체학(Structural proteomics)은 유전체 정보로부터 생명 현상의 기능을 담당하는 단백질의 구조와 기능의 연관성을 연구하는 학문을 말하며 구조 유전체학(Structural genomics)이라고도 함 ○  넓은 범위의 구조 유전체학은 게놈의 구조 관련 연구 일체를 지칭하며 좁은 범위로는 유전자의 기능 규명을 위한 단백질의 3차 구조를 결정하는 연구 분야로 정의함 ○ 생체내 단백질의 구조를 대량으로 신속히 밝히는 것이 목표임 ­ - 게놈 프로젝트 이후 유전자 서열이 해독되면서 서열의 비교 분석 후 유사성에 따른 기능을

    기술동향2010-1(총서 제136권)

    2011-02-17

  • 썸네일 이미지 이슈 보고서국내 신약개발 R&D 활성화를 위한 신약개발 현황 및 신약개발비 분석

      ★ 첨부파일 다운로드가 안되시는 이용자께서는 관리자에게 연락을 주십시요. 파일을 발송해 드리도록 하겠습니다.   042)879-8377, 박성훈 연구원(bioin@kribb.re.kr)     1. 요약   􄦠 전세계적인 고령화와 복지사회로의 전환으로 의약품 수요는 지속적으로 증가 할 전망으로 제약산업은 차세대 전략 산업으로 각광받고 있음   ○ 신약 개발은 성공시 높은 수익을 창출하지만 막대한 투자비와 많은 시간이 소요되며 성공률이 매우 낮은 고위험 사업임 ○ 신종플루 등 새로운 질병의 발생으로 제약산업의 사회·경제적 중요성이 더욱 부각되고 있음 ○ 블록버스터 의약품의 대거 특허만료, 신약 R&D 생산성 저하, 바이오제약으로의 전환 및 각국의 규제 강화정책 등 세계 제약산업은 급격한 환경변화를 맞고 있음 ○ 본 보고서에서는 신약개발을 둘러싼 대내외적인 환경변화와 트렌드를 살펴보고, 신약개발비를 분석한 선행 자료들을 종합·검토하여 신약개발에 소요되는 실제적인 연구개발 비용을 파

    산업동향2010-1(총서127권)

    2010-07-01

  • 썸네일 이미지 정책/기획보고서신약개발 bottleneck 해결을 위한 기획연구

    1. 연구의 목적 􀁻 세계 시장을 목표로 하는 혁신 신약을 개발하기 위하여 현 상황에서 신약개발의 애로사항들을 분석하고 범국가적으로 이를 극복할 수 있는 방안을 모색함 2. 연구의 필요성 􀁻 고령화와 삶의 질 향상에 따른 보건의료에 대한 관심과 수요 증가 􀁻 세계시장의 확대와 글로벌 신약개발 경쟁의 가속화 􀁻 신약개발의 효율성 제고 􀁻 국민의 생명 및 건강 주권 확립 3. 연구의 대상(범위) 􀁻 글로벌 시장을 지향하는 블록버스터와 시장 독점력과 기술 혁신성이 강한 준블록버스터 및 니치버스터형 혁신신약 4. 신약개발의 bottleneck에 대한 원인 분석 􀁻 실제로 신약개발로 이어질 수 있는 연구와 개발 과제에 대한 정확한 현황 파악이 미비하여 정부지원금을 총액기준으로 분석할 때 신약개발에 많은 투자가 이루어지고 있는 듯한 착시현상이 나타나고 있음 􀁻 신약개발관련 연구과제는 실질적으로 약물에 대한 기초 기전 연구가 대부분이며, 소규모의 단위과제가 다양하게 이루어짐으로써

    정책연구 2009-2(총서 제101권)

    2009-06-12

  • 썸네일 이미지 연구 보고서주요 질환별 신약개발 동향(암질환을 중심으로)

    현재 우리나라 인구 4명중 1명이 암으로 사망하는 등 암은 국민건강에 커다란 위협 요인으로 대두 되고 있으며 고령화 및 환경변화 등으로 암사망과 암발생은 더욱 심화될 것으로 전망되고 있음. 또한 세계적인 암 발생 및 암사망은 지속적인 증가추세에 있어 암정복을 위한 예방ㆍ진단ㆍ치료 기술개발은 인류공통의 시급한 과제임.

    기술동향2007-6(총서 제72권)

    2008-04-23

동향

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차트+

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AI신약개발 단계별 정부R&D투자 포트폴리오(’25.3월 대표사업 기준, 과제 단위 분류)

구분

’19

’20

’21

’22

’23

’24

’25

’26

’27

’28

타겟 및 후보물질 발굴

인공지능신약개발
플랫폼구축(’19~’21) ,

* ‘인공지능 기반 신약개발 플랫폼 활용/검증’ 등 19개 과제, 230억원

인공지능활용혁신신약발굴(’22~’26)

* ‘인공지능 기반 신약 개발 플랫폼 고도화 및

활용’ 등 8개 과제(수행중), 252.7억원

연합학습기반신약개발가속화프로젝트

(K-MELLODDY)(’24~’28, 348억원) ,

비임상

인공지능신약개발

플랫폼구축(’19~’21) ,

* ‘인공지능 활용 표적 발굴 및 독성 예측 플랫폼 개발과 실험적 검증’ 1개 과제, 10.5억원

임상

인공지능활용혁신신약발굴(’23~’26)

* ‘양자역학 기반 인공지능 및 임상
시뮬레이션 플랫폼 고도화로 혁신면역항암제 발굴’ 1개 과제(수행중), 21억원

기타

인공지능신약개발

플랫폼구축(’19~’21) ,

* 사업운영 3개 과제, 8.5억원

인공지능활용혁신신약발굴(’22~’26)

* 사업운영 2개 과제(수행중), 5.8억원

AI신약개발 단계별 정부R&D투자 포트폴리오(’25.3월 대표사업 기준, 과제 단위 분류)

AI신약개발 과제 포함 공모사업 리스트

부처

사업명

예산(억원)

’22년

’23년

’24년

합 계

450.7

537.0

567.2

-

과기정통부

소 계

326.2

381.2

386.2

1

STEAM연구

-

-

4.5

2

SW컴퓨팅산업원천기술개발

6.7

6.7

5.3

3

감염병차세대백신기초원천핵심기술개발사업

2.0

-

-

4

개인기초연구

39.8

48.2

65.6

5

공공연구성과활용촉진R&D

-

1.4

-

6

공공조달연계R&D실증·사업화지원

0.6

0.0

-

7

광주과학기술원연구운영비지원(주요사업비)

-

0.5

-

8

국가간협력기반조성

-

0.3

-

9

국가생명연구자원선진화사업(과기부)

13.6

13.6

9.1

10

(다부처)국가신약개발사업(R&D)

11.8

6.8

17.3

11

국제협력네트워크전략강화사업(R&D)

-

1.5

3.0

12

뇌과학 선도융합기술개발사업

-

-

4.5

13

뇌과학선도융합기술개발

-

3.0

-

14

뇌질환극복연구사업

2.0

2.5

-

15

데이터기반디지털바이오선도사업

0.0

5.0

19.3

16

바이오의료기술개발

17.3

37.3

64.8

17

안전성평가연구소연구운영비지원(주요사업비)

-

25.0

23.0

18

양자컴퓨팅기반양자이득도전연구

-

-

7.5

19

연구개발특구육성

-

-

2.5

20

(다부처)연합학습기반신약개발가속화프로젝트(K-MELLODDY)

-

-

4.5

21

울산과학기술원연구운영비지원(주요사업비)

5.0

5.0

-

22

인공지능활용혁신신약발굴

10.5

30.0

18.0

23

인재활용확산지원

8.7

9.1

9.2

24

전략형국제공동연구사업(R&D)

4.0

-

-

25

집단연구지원

0.0

7.5

24.9

26

초고성능컴퓨팅활용고도화

-

7.5

9.0

27

한국기초과학지원연구원연구운영비지원(주요사업비)

-

-

0.9

28

한국생명공학연구원연구운영비지원(주요사업비)

6.4

-

11.7

29

한국화학연구원연구운영비지원(R&D)

197.9

168.0

79.6

30

혁신신약 기초기반기술개발(R&D)

-

-

2.0

31

혁신신약기초기반기술개발

-

2.3

-

-

복지부

소 계

39.3

38.4

108.1

32

K-Medi융합인재양성지원사업

2.0

4.0

0.0

33

(다부처)감염병관리기술개발연구

4.4

-

-

34

공익적 의료기술연구사업

3.8

-

-

35

공익적의료기술연구사업

0.0

3.8

3.2

36

(다부처)국가신약개발사업(R&D)

11.8

6.8

0.0

37

글로벌연구협력지원사업

-

-

25.0

38

글로벌의사과학자양성

-

-

3.0

39

바이오헬스투자인프라연계형R&D사업

2.5

5.0

2.5

40

보건의료마이데이터활용기술연구개발및실증(R&D)

0.0

3.8

5.0

41

연구중심병원육성(R&D)

14.8

15.1

31.9

42

(다부처)연합학습기반신약개발가속화프로젝트(K-MELLODDY)

-

-

18.9

43

치매극복연구개발사업

-

-

9.0

44

한국형 ARPA-H 프로젝트

-

-

9.6

-

산업부

소 계

29.8

39.1

18.5

45

3D생체조직칩기반신약개발플랫폼구축기술개발사업(산업부)

0.0

13.5

-

46

(다부처)국가신약개발사업(R&D)

11.8

6.8

-

47

멀티오믹스기반난치암맞춤형진단치료상용화기술개발

-

-

5.0

48

바이오산업기술개발

12.8

13.8

6.9

49

산업기술국제협력(R&D)

1.2

-

-

50

소재부품산업기술개발기반구축(R&D)

-

-

6.6

51

중견기업상생혁신사업(R&D)

3.6

5.0

-

52

중견기업재도약지원사업

0.5

-

-

-

중기부

소 계

32.5

30.9

30.9

53

빅데이터기반서비스개발지원

1.3

-

-

54

산학연CollaboR&D

1.1

1.0

-

55

중소기업기술혁신개발

8.7

9.8

14.0

56

중소기업상용화기술개발

0.3

1.5

-

57

창업성장기술개발

21.2

18.6

16.9

-

식약처

소 계

11.5

31.9

1.5

58

규제과학인재양성및글로벌협력연구

-

-

1.5

59

안전성평가기술개발연구

9.0

29.9

-

60

첨단독성평가기술기반구축

2.5

2.0

-

-

질병청

소 계

-

4.4

4.4

61

(다부처)감염병관리기술개발연구

-

4.4

4.4

-

교육부

소 계

11.4

11.0

17.2

62

이공학학술연구기반구축

11.4

10.8

17.0

63

인문사회기초연구

-

0.2

0.3

-

우주항공청

소 계

-

-

0.3

64

우주국제협력기반조성(R&D)

-

-

0.3



AI신약개발 과제 포함 공모사업 리스트

AI신약개발 관련 핵심사업 현황(’25.3월 기준)

구분

① (선도사업) 인공지능 신약개발 플랫폼 구축사업

② (후속사업) 인공지능 활용 혁신신약 발굴

③ 연합학습 기반 신약개발
가속화 프로젝트(K-MELLODDY)

목적

인공지능 신약개발 플랫폼을 구축하여 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 대폭 단축

인공지능 플랫폼을 활용하여 신약 개발의 장벽(낮은 성공률, 고비용, 장기간 등) 극복

연합학습 기반 AI신약개발 플랫폼을 구축하고 응용 사례를 제시하여, AI신약개발 생태계 활성화 도모

부처

과기정통부, 복지부

과기정통부

과기정통부, 복지부

기간

‘19년~‘21년 / 3년

‘22년~‘26년 / 5년

‘24∼'28년 / 5년

예산

249억 원(과기 166 / 복지 83)

279.53억 원(‘25년 77)

348억 원(‘25년 74.5)

주요과제

후보물질 발굴, 신약 재창출, 스마트 약물감시 투자 분야 및 신약개발 플랫품 구축

인공지능 신약개발 플랫폼 고도화 및 활용을 통해 신약 타겟 발굴, 후보물질 도출

제약사 참여를 통해 연합학습 기반 인공지능 모델을 개발‧고도화하고 지속 활용이 가능하도록 개방형 플랫폼 구축



AI신약개발 관련 핵심사업 현황(’25.3월 기준)

AI신약개발 분류 및 기준


분류

내용/기준

1

구조 예측

구조/상호작용 예측

단백질 구조 및 단백질-리간드 등의 상호작용을 예측하여 기초 데이터를 제공하는 사업(과제)

2

AI신약

발굴

약물 예측

약물의 효능, 반응성, 부작용, 민감도 등을 예측하는 사업(과제)

3

타겟-유효

질병과 연관된 타겟을 발굴하고, 약물의 타겟 유효성을 평가하는 사업(과제)

4

선도-최적화

선도 물질을 설계·개선하여 최적 후보물질을 개발하는 사업(과제)

5

전임상 관련 연구

AI 예측 모델을 통해 약물의 독성, 안전성, 약동학/약력학 등을 평가하는 사업(과제)

6

임상/

사업화

임상 관련 연구

AI 시뮬레이션, 가상 임상시험, 디지털 환자 모델 등을 개발하는 사업(과제)

7

약물관리/감시

실사용 데이터 분석, 이상 반응 관리 및 약물감시 기술을 개발하는 사업(과제)

8

재창출

약물 재창출

기존 약물에서 새로운 적응증을 탐색하고 신규 약물 가능성을 평가하는 사업(과제)

9

AI 기반

플랫폼 기술

DB, 모델링 툴, 클라우드 인프라 등을 구축하여 AI 신약개발 프로세스 전반을 지원하는 사업(과제)



AI신약개발 분류 및 기준

AI신약개발 및 구조예측 관련 6개 세부 분야를 설정하여 특허 검색, 검색된 총 17,351건 중 유효특허 2,182건을 선별하여 분석

중분류

소분류

기술설명

특허청별 검색 건수(유효특허 수)

한국

KIPO

일본

JPO

미국

USPTO

유럽

EPO

중국

CNIPA

계

AI신약개발

(AA)

타겟 선정(AAA)

약물의 표적이 되는 타겟을 선정하는 기술

80

(27)

119

(16)

594

(114)

176

(54)

1,381

(136)

2,350

(347)

약물 설계/개발

(AAB)

타겟과의 결합력 또는 좋은 의약품의 가능성을 갖는 의약품을 찾고 디자인하는 기술

91

(34)

84

(22)

799

(74)

199

(27)

2,690

(39)

3,863

(196)

신약 독성/효능 예측

(AAC)

후보물질의 독성/효능을 예측하기 위한 기술

38

(38)

33

(30)

122

(82)

23

(31)

295

(91)

511

(272)

전임상 및 임상 시뮬레이션(AAD)

전임상 및 임상 디자인을 위한 안전성, 효과 등을 모델링하는 기술, 환자군 최적화 기술(정밀 의학)

85

(32)

55

(30)

1,261

(148)

249

(49)

3,870

(134)

5,520

(393)

데이터 프로세싱(AAE)

디지털화된 데이터를 생성하는 기술

86

(64)

71

(39)

704

(209)

147

(89)

1,657

(145)

2,665

(546)

구조 예측

(AB)

단백질 구조 예측 및 분자 예측(ABA)

단백질 구조 분석에 기반한 예측 기술

278

(114)

182

(28)

457

(135)

125

(50)

1,400

(101)

2,442

(428)

총계

658

(309)

544

(165)

3,937

(762)

919

(300)

11,293

(646)

17,351

(2,182)



AI신약개발 및 구조예측 관련 6개 세부 분야를 설정하여 특허 검색, 검색된 총 17,351건 중 유효특허 2,182건을 선별하여 분석

신약개발 단계별 미국-중국-한국 비교 결과 요약

항목

미국 (강점 & 약점)

중국 (강점 & 약점)

한국 (강점 & 약점)

AI 연구 역량

✔ AI 연구 역량 압도적

- Machine Learning 1133, Deep Learning 780, Artificial Intelligence 780

✔ Neural Network 연구량이 미국보다 많음 (1043)

→ AI 기반 신약개발 강세

❌ AI 연구량이 현저히 적음(Machine Learning 100, Deep Learning 76)

신약개발 연구 전반

✔ Drug Discovery (837), Drug-Target Interaction (695.23), Molecular Modeling (630.45) 등 연구량 많음

✔ State-of-the-art 연구 활발 (720)

→ 최신 기술을 빠르게 적용하는 성향

❌ 신약개발 연구량 적음

- Drug Discovery 98, Molecular Modeling 76

임상 연구 (Clinical Research)

✔ AI 기반 임상 연구 강력 (Clinical Research 780.89, 환자 데이터 활용)

❌ Clinical Research 연구량 부족 (640.23 vs. 미국 780.89)

❌ AI 기반 임상 연구 적음

- 한국 79.34 vs. 미국 780.89, 중국 640.23

전임상 연구 (Preclinical Research)

✔ 전임상 연구 상당한 연구량 (702.12)

✔ 전임상 연구 활발 (615.78)

❌ 전임상 연구 거의 없음 (0.00)

약물 설계 및 최적화 (Molecular Modeling)

✔ AI 기반 Molecular Modeling 연구 많음 (630.45)

✔ Molecular Docking 연구 활발 (580.12)

❌ AI 기반 Molecular Modeling 연구 부족 (76.78)



신약개발 단계별 미국-중국-한국 비교 결과 요약

본 분석의 AI신약개발 범위


AI신약개발 연구 범위 (보건산업진흥원, “인공지능(AI) 활용 신약개발 경쟁력 강화 방안”, 2024)

본 분석의 추가 범위

본 분석의 AI신약개발 범위

+ 임상시험 단계

임상시험 설계
(Clinical Trial Design)

환자 모집 최적화
(Patient Recruitment)

정밀의료(Personalized Medicine) 등



본 분석의 AI신약개발 범위


생성형 AI 시대 진입에 따른 SaaS 플랫폼 서비스 확산이 신약개발을 가속화

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연계정보

  • 연구보고서 더보기
    • ntis단일세포 시퀀싱 기반 자가항체매개 신경면역질환자의 B세포수용체(BCR) 염기서열 해독을 통한 정밀치료타겟 발굴 및 신규 BCR모니터링 기법 개발

      연계정보(NTIS)

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      연구보고서단일세포 시퀀싱 기반 자가항체매개 신경면역질환자의 B세포수용체(BCR) 염기서열 해독을 통한 정밀치료타겟 발굴 및 신규 BCR모니터링 기법 개발/

      사업 : 2023 보건복지부 질병중심 중개연구사업
      과제 : 1465040176 한국과학기술원 단일세포 시퀀싱 기반 자가항체매개 신경면역질환자의 B세포수용체(BCR) 염기서열 해독을 통한 정밀치료타겟 발굴 및 신규 BCR모니터링 기법 개발
      등록번호,발행년월,발행기관명, 발행국가/사용언어,키워드
      등록번호 발행년월 202312
      발행기관명 한국과학기술원 발행국가 대한민국
      초록 1 연구개발 목표 및 내용1 최종목표 및 내용 자가항체 매개 신경면역질환 환자의 단세포 수용체 BCR 염기서 열 해독을 통한 질병유발 B세포 정밀 모니터링 기술 및 신규 정밀치료 타겟 개발 최종 목표국내에서 자가항체매개 신경면역질환의 유병률은 급격히 상승 시신경척수염 유병률은 매년 185씩 증가하고 있으며 이 환자들의 치료에 체내 B세포 제거 치료가 활용됨현재의 B세포 제거 치료 strategy는 정상B세포와 pathogenic B세포를 모두 제거하여 높은 부작용과 제한된 효능의 단점이 존재하여 pathogenic B세포만 정밀하게 target하는 기술이 요구됨이에 본 연구에서는 자가항체 매개 신경면역질환자의 뇌척수액과 혈액의 B세포에서 단일세 포RNA시퀀싱single cell RNA sequencing을 기반으로 B세포수용체 BCR의 염기서열을 해독하고자 하며 이 해독된 BCR 염기서열을 기반으로 pathogenic BCR을 찾고 더 나아가 상용화가 가능한 BCR 정밀 모니터링 기법과 pathogenic B cell에 대한 신규 정밀치료 타겟을 개발하고자 함 전체 내용1 세부 자가항체 매개 신경면역 환자 뇌척수액 염증세포 수집분리 protocol 최적화 대규모의 환자 뇌척수액 및 혈액 유래 환자 B세포 Biobanking 2세부에서 제작된 BCR염기서열기반 제작 질병매개후보 antibody에 대해 live cell assay기반 항원항체 반응 검증을 하여 pathogenic antibody 선정 신규 개발된 pathogenic BCR 측정 monitoring기술의 임상적 유용성을 대규모 코호트에서 검증 본 연구를 통해 개발된 BCR 측정 monitoring 기술을 타 질환에 적용 가능성 타진 산학병 연계를 통한 후속연구 준비2세부 B 세포에 대한 singlecell multiomics RNAseq Antibodyseq BCRseq 실험 기법 확립 및 최적화 Sample multiplexing 기법 최적화를 통해 비용 대비 가능한 single cell RNA 분석 대상 환자 숫자 최대화 최대화된 숫자의 환자 시료를 대상으로 large scale B세포 수용체 염기서열 해독 및 질병 유발 서열 후보 발굴 해독된 B세포 수용체 염기서열에 기반하여 질병 매개 후보 antibody 제작 1세부에서 pathogenic antibody BCR과 염기서열 공유선정 Pathogenic BCR 서열을 이용한 기계학습을 통해 자가면 역 유발 BCR 서열 예측 알고리즘 개발 True pathogenic BCR 서열을 바탕으로 한 질병 유발 B세포 정의 특이적 표면 항원 발굴 자가면역 유발 BCR 서열 예측을 바탕으로 실용화 및 상용화가 가능한 BCR 측정 기술 개발 연구개발과제 1 자가항체매개 신경면역환자들의 뇌척수액혈액 B세포 biobanking 및 신규 개발 B세포수용체BCR 모니터링 기법의 임상적 유효성 검증 최종 목표국내에서 자가항체매개 신경면역질환의 유병률은 급격히 상승 시신경척수염 유병률은 매년 185씩 증가하고 있으며 이 환자들의 치료에 체내 B세포 제거 치료가 활용됨현재의 B세포 제거 치료 strategy는 정상B세포와 pathogenic B세포를 모두 제거하여 높은 부작용과 제한된 효능의 단점이 존재이에 본 총괄 과제를 통해 자가항체 매개 신경면역질환자 B세포수용체 BCR 염기서열 해독을 통한 질병유발 세포 정밀 모니터링 기술 및 신규 정밀치료 타겟을 개발하고자 하며 이를 위해 1세부에서는 자가항체매개 신경면역환자들의 뇌척수액혈액 B세포을 biobanking 하고 신규 개발 BCR 모니터링 기법의 임상적 유효성을 검증하고자 함 전체 내용자가항체 매개 신경면역 환자 뇌척수액 염증세포 수집분리 protocol 최적화대규모의 환자 뇌척수액 및 혈액 유래 환자 B세포 Biobanking2세부에서 제작된 BCR염기서열기반 제작 질병매개후보 antibody에 대해 live cell assay기반 항원항체 반응 검증을 하여 pathogenic antibody 선정 신규 개발된 pathogenic BCR 측정 및 예후 예측 monitoring기술을 대규모 코호트에서 독립적 검증 본 연구를 통해 개발된 신규 상용화 가능한 BCR monitoring 기술을 타 질환에 적용 가능성 타진 산학병 연계를 통한 후속연구 준비 연구개발과제 2 단일세포 시퀀싱 기반 자가항체매개 신경면역질환자의 B세포수용체BCR 염기서열 해독을 통한 정밀치료타겟 발굴 및 신규 BCR모니터링 기법 개발 최종 목표1 자가항체 매개 신경면역질환 환자의 뇌척수액혈액 내 B세포에 대한 대규모 단일세포 multiomics 분석을 통해 질병유발 BCR 염기서열 동정2 질병유발 BCR 서열을 이용하여 질병유발 B 세포형질세포를 정의3 질병유발 B 세포형질세포의 특성을 바탕으로 새로운 정밀 치료 타겟을 발굴하여 기존 B세포 타겟 치료제의 부작용을 극복3 질병유발 BCR repertoire 시퀀스의 특성을 파악하고 이를 바탕으로 한 환자 모니터링 시스템 개발 전체 내용1 B 세포에 대한 singlecell multiomics RNAseq Antibodyseq BCRseq 실험 기법 확립2 Singlecell RNA sequencing을 이용한 BCR 염기서열 해독 기법의 최적화3 Sample multiplexing 기법 최적화를 통해 비용 대비 가능한 single cell RNA 분석 대상 환자 숫자 최대화4 최대화된 숫자의 환자 시료를 대상으로 large scale B세포 수용체 염기서열 해독 및 질병 유발 서열 후보 발굴5 해독된 B세포 수용체 염기서열에 기반하여 질병 매개 후보 antibody 제작을 통한 true pathogenic BCR 검증6 True pathogenic BCR 서열을 이용한 기계학습을 통해 자가면역 유발 BCR 서열 예측 알고리즘 개발7 True pathogenic BCR 서열을 바탕으로 한 질병 유발 B세포 정의 및 특이적 항원 발굴8 자가면역 유발 BCR 서열 예측을 바탕으로 실용화 및 상용화가 가능한 BCR 측정 기술 개발9 Biobanking 된 환자 샘플에 개발된 BCR 측정 기술을 적용하여 치료예후 예측 알고리즘 개발출처 요약문 3p
      원문 바로가기
    • ntis단일세포 전사체 데이터 기반 유전성 암 임계전이의 수학적 모델링 및 핵심 분자네트워크 발굴

      연계정보(NTIS)

      닫기

      연구보고서단일세포 전사체 데이터 기반 유전성 암 임계전이의 수학적 모델링 및 핵심 분자네트워크 발굴/

      사업 : 2023 보건복지부 질병중심 중개연구사업
      과제 : 1465040076 국립암센터 단일세포 전사체 데이터 기반 유전성 암 임계전이의 수학적 모델링 및 핵심 분자네트워크 발굴
      등록번호,발행년월,발행기관명, 발행국가/사용언어,키워드
      등록번호 발행년월 202401
      발행기관명 국립암센터 발행국가 대한민국
      초록 1 연구개발 목표 및 내용1 최종목표 및 내용 환자유래 단일세포 전사체 데이터 기반 유전성 암 임계전이 규명 및 이를 활용한 고위험군의 암 예방 후보물질 발굴 최종 목표유전성 유방암이나 대장암등과 같이 잘 알려진 암 억제 유전자의 돌연변이를 물려받은 고위험군의 경우 예방적 절제수술 혹은 주기적 검진 외에 언젠가는 발생할 암을 막을 수 있는 효과적인 방법은 없음본 연구는 유전성 암 고위험군의 돌연변이를 가진 세포가 암화 되는 과정에서의 임계전이 변화를 분자적으로 규명하고 이를 제어할 수 있는 물질을 발굴 함으로써 유전성 암의 예방법을 제시하고자 함 전체 내용본 연구는 유전성 암 중 가장 빈번한 것중 하나인 BRCA1 결손에 의한 유방암을 모델로 함1 BRCA1 돌연변이 고위험군 오가노이드 및 환자유래 세포의 확보 단일세포 분석을 위한 오가노이드 배양조건 확립 BRCA1돌연변이 고위험군의 정상 및 암 오가노이드 pair 5케이스 이상 확보2 BRCA1의 Loss of heterozygosity 구현을 위한 유전자 가위 디자인 및 오가노이드에서의 최적화 BRCA1의 wild type copy를 선택적으로 타겟하는 유전자 가위의 제작 및 검증 오가노이드에서 유전자 가위 도입시 시간에 따른 BRCA1의 결손 확인 및 단일세포 분석시료 확보3 단일세포 전사체 분석을 통한 BRCA1의 LOH과정에서의 암 임계전이 모델링 유전성 유방암 오가노이드 pair에 대한 단일세포 전사체 분석 및 임계전이 모델링 임계전이 과정에서의 핵심 분자네트워크 발굴 및 타겟 유전자 선별4 BRCA1의 결핍에 의한 암 임계전이에서의 핵심 분자네트워크 기능검증 핵심 분자네트워크를 저해시 나타나는 LOH과정에서의 변화 규명 BRCA1이 결손된 암세포에서의 핵심 분자네트워크의 기능 규명5 약물 유전체 데이터를 활용한 insilico drug repositioning 으로 임계전이 제어물질 발굴 LINCS 약물유전체 database를 이용하여 핵심 분자네트워크가 유도하는 발현패턴의 변화를 저해하는 물질 발굴 BRCA1 손실에 의한 암 임계전이 모델에서 제어물질을 도입할 경우 나타나는 발현변화의 파급성 검증6 BRCA1 결핍 오가노이드 및 환자유래 이종이식모델에서 임계전이 제어 약물후보의 유효성 평가 오가노이드 및 환자유래 세포에서 임계전이 제어 후보물질이 BRCA1 결핍시 나타나는 암화 과정을 막는지 검증 최종 선별된 물질의 임상적 유용성 검증 및 환자유래 이종이식모델에서유효성 평가 연구개발과제1 유전성 유방암 LOH 모델 구축 및 약물유전체 데이터 베이스를 이용한 임계전이 제어 후보물질 발굴 최종 목표1세부과제의 목표는 2세부에서 수행할 BRCA1의 결손 시기에 나타나는 암 임계전이의 수학적 모델링 결과를 실험적으로 검증하여 어떤 세포들이 어떤 유전자들의 변화로 살아남아서 암화 되는지 규명하는 것임 또한 이 과정에서 나타나는 핵심 네트워크 유전자들의 변화를 바탕으로 약물유전체 데이터 베이스를 검색 이 과정을 제어하는 물질을 발굴하고 그 유효성을 평가하는 것을 목표로 함 전체 내용연구목표 달성을 위해 1세부는 아래와 같은 실험들을 수행하고자 함1 BRCA1의 Loss of heterozygosity 구현을 위한 유전자 가위 디자인 및 오가노이드에서의 최적화BRCA1의 wild type copy를 선택적으로 타겟하는 유전자 가위의 제작 및 검증오가노이드에서 유전자 가위 도입시 시간에 따른 BRCA1의 결손 확인 및 단일세포 분석시료 확보2 BRCA1 유전성 유방암 모델의 LOH과정에서의 기능적 변화 분석HR DNA repair reporter를 통한 BRCA1의 기능 모니터링세포주기 변화 및 암화의 기준이 되는 colony forming assay기법 최적화3 BRCA1의 결핍에 의한 암 임계전이에서의 핵심 분자네트워크 기능검증핵심 분자네트워크를 저해시 나타나는 암화 지연 효과 규명BRCA1이 결손된 암세포에서의 핵심 분자네트워크의 필요성 규명4 암 임계전이 조절인자 중 신규성이 있는 약물타겟 유전자 도출 cBioportal을 활용 BRCA1의 LOH과정에서 나타나는 임계전이 조절인자 중 암에서 비정상적 발현을 보이는 유전자 발굴 후보 유전자 중 약물로서 제어가 가능한 효소활성 조절 유전자 혹은 단백질의 구조가 알려진 유전자들을 선정5 약물 유전체 데이터를 활용한 insilico drug repositioning 으로 임계전이 제어물질 발굴 단일세포 전사체 데이터를 통하여 임계전이를 넘은 세포와 그렇지 않은 세포간에 발현 차이가 큰 유전자들을 선별 이 유전자들을 입력데이터로 사용하여 약물유전체 탐색엔진인 L1000CDS tool에 적용함으로써 임계전이 제어 후보물질을 발굴6 암 임계전이 제어물질의 유효성 평가 오가노이드에서 후보물질을 처리시 위에서 확립된 암화 관련 기능분석을 통해 세포의 암화를 제어할 수 있는지 검증 환자유래 BRCA1 돌연변이 PDX모델 혹은 유방암 마우스 모델에서 후보물질의 암 억제 기능을 평가 연구개발과제2 단일세포 전사체 데이터 기반 유전성 암 임계전이의 수학적 모델링 및 핵심 분자네트워크 발굴 최종 목표최근 인구의 고령화에 따라 의료 산업은 질병 치료를 넘어서 건강 수명의 시대로 초점이 맞춰지고 있다 단순히 오래 사는 것이 아니라 건강하게 오래 사는 건강수명을 연장하기 위해 치료의 범위가 확장되고 있으며 특히 유전성 암환자의 경우 암 발생을 미리 억제하여 의료비 지출을 경감하고 건강수명을 연장하고자 하는 미충족 의료 수요가 증가하고 있는 실정이다본 연구팀은 정상세포에서 암세포가 발생하는 시점의 암 임계전이 상태tumor transition state를 수학적으로 모델링하고 동역학 분석을 통하여 암을 억제하기 위한 핵심 제어 타겟을 발굴할 수 있는 기술을 보유하고 있다이러한 기술을 BRAC1 돌연변이 고위험군 환자의 오가노이드 및 환자유래 이종이식모델의 LOH 과정에서 확보한 단일세포 데이터1 3세부과제에 적용하여 유전성 암 발생과정의 임계전이를 저해할 수 있는 핵심 저해 타겟 유전자를 발굴하고자 한다또한 발굴한 타겟 유전자에 대한 가상 약물 처리 시뮬레이션 결과 데이터를 1세부와 공유하여 약물 유전체 데이터베이스를 활용한 임계전이 제어 물질 후보 발굴에 기여하고 제어 물질의 작용기전을 암 임계전이 수학 모델을 통하여 밝히고자 한다 본 연구팀이 개발할 유전성 암 임계전이 제어 물질 발굴 기술은 추후 유방암 뿐만 아니라 대장암 등의 여타 유전성 암에 적용하여 예방 약물을 발굴하는 데에 범용적으로 활용될 수 있을 것이다 전체 내용 공개데이터 기반 BRCA1 발현 변화에 대한 전사변화 추적 및 암 임계전이 상태의 수학적 모델링 유전성 유방암 관련 단일세포 전사체 공개데이터 수집 BRCA1 발현 변화에 따른 단일세포 전사변화 추적 암 임계전이 상태의 동정 및 분자 네트워크 모델 구축 암 임계전이 상태의 동역학 특성 분석 및 제어 타겟 유전자 후보 발굴 암 임계전이 네트워크 모델의 동역학 특성 분석 유전자 섭동 분석을 통한 제어 타겟 유전자 후보 발굴 BRCA1 손실에 따른 제어 타겟 유전자의 효과 분석 BRCA1 결핍 오가노이드 모델의 단일세포 분석을 통한 유전성 유방암 임계전이 상태의 수학적 모델링 BRCA1 결핍 오가노이드 모델에 대한 암화 과정의 단일세포 데이터를 이용한 단일세포 전사변화 추적 유전성 유방암 발달 궤적 추적 및 임계전이 상태 동정 암 임계전이 상태의 분자 네트워크의 수학 모델 구축 암 임계전이 상태의 동역학 분석을 통한 핵심 분자네트워크 발굴 및 제어 타겟 유전자 선별 암 임계전이 네트워크 모델의 끌개 분석을 통한 핵심 분자네트워크 발굴 핵심 분자네트워크 제어를 위한 최적 제어 타겟 유전자 선별 타겟 유전자 제어에 따른 임계전이 모델의 표현형 변화 분석 약물 데이터베이스를 활용한 암 임계전이 제어 타겟 유전자의 약물 후보 탐색 표현형 변화 분석을 통해 최적의 단일조합 제어 타겟 발굴 약물타겟 데이터베이스를 통한 최적 약물 후보 선별 암 예방 제어물질의 효과 시뮬레이션을 통한 최적 저해 물질의 작용기전 분석 제어 타겟 유전자의 단일조합 섭동 시뮬레이션을 통한 유전자 발현 변화 데이터 생성 및 1세부 제공 암 예방을 위한 제어 물질의 효과 시뮬레이션을 통한 표현형 변화 분석과 암 예방 작용기전 분석 연구개발과제3 유전성 유방암 오가노이드 확보 및 임계전이 핵심네트워크 인자의 임상적용성 검증 최종 목표1 최종 목표 유전성 유방암 환자 유래의 정상암 오가노이드 및 이종이식모델을 이용한 암 임계전이 발현 기전 규명 및 약물 타켓으로서의 임상적 유용성 검증2 단계별 목표1 1단계 목표 BRCA1 돌연변이 고위험군 오가노이드 및 환자유래 세포의 확보 단일세포 분석을 위한 배양조건 확립 BRCA1돌연변이 고위험군의 정상 및 암 오가노이드 pair 5케이스 이상 확보2 2단계 목표 BRCA1 돌연변이 고위험군 환자유래 이종이식모델의 확보 및 분자적 분석 BRCA1 돌연변이 고위험군 환자유래 이종이식모델의 5 케이스 이상 확보3 3단계 목표 Tissue microarray를 통한 암 임계전이 핵심 분자들의 발현추적 및 약물타겟으로서의 임상적 유용성 평가 Tissue microarray를 통한 암 임계전이 핵심 분자들의 발현추적 최종 선별된 물질의 임상적 유용성 및 환자유래 이종이식모델에서 유효성 평가 유방암 오가노이드 단독 및 각 정상조직들과의 Coculture 플랫폼에서 약물반응성 평가 전체 내용1 대상자 선정기준 및 제외기준선정기준 유방의 정상 조직 확보가 가능한 환자1 유방암으로 수술 및 보조전신치료 등의 표준치료 시행한 환자2 Normal fresh tissue를 얻을 수 있을 것으로 판단된 환자3 기저질환 임상병리학적 정보 재발전이 여부 확보가 가능제외기준1 샘플채취에 취약한 장애인 임산부 노인2 20세 미만 환자2 연구설계 및 방법1 확보할 조직1 유방 정상조직 유방암 조직2 Caner등의 surgery로 인해 정상 조직의 확보가 가능한 환자를 수술검체에서 fresh tissue를 확보2 환자 유래 오가노이드 수립 유방암 및 매칭되는 유방 정상조직 오가노이드 pair 각 5례씩 수립 Organoid culture 1 Tissue wash2 tissue chopping3 15ml tube에 dissociation buffer 5ml tissue 넣음 37 12h shaking4 100um filter로 tissue 걸러줌5 4 80g 3min centrifuge6 Sup 제거 HF 10ml 넣어줌7 1200rpm 5min centrifuge8 Sup 제거 후 red blood cell 있으면 red blood cell lysis buffer 2ml 넣음 RT 5min medium 추가후 centrifuge9 Sup 제거 medium 1ml 넣어줌10 Counting11 1000cellsul로 맞춤12 ex120ul에 120k 12ul로 10개 seeding13 1200rpm 5min centrifuge14 Sup 제거 BME 130ul 10개 기준 넣고 12ul씩 seeding 24well15 37 510min16 Organoid Growth Medium 500ul 넣어줌17 4일에 한번씩 media change3 유방암 오가노이드 정상 장기들과의 coculture system에서의 약물반응성 평가 유방암 전신치료의 근간을 이루고 있는 항호르몬치료제제 및 cytotoxic agents들을 유방암오가노이드 5례에 개별적으로 평가 각 약물 별 반응성 분석 유방암 오가노이드 5례와 각 정상 장기를 coculture 하면서 약물처리 tumor formation의 영향을 control과 비교하여 원격전이 발병 억제 즉 보조요법으로의 치료반응성을 평가4 BRCA1 돌연변이 고위험군 환자유래 이종이식모델의 5 케이스 이상 확보 PDX patientderived xenografts 또는 PDTX patientderived tumor xenografts는 환자 유래 암조직 이종 이식 기반 전임상 모델로 환자로부터 얻어진 primary tumor를 면역이 억제된mouse에 직접 이식하는 동물모델임 BRCA1 돌연변이 고위험군 환자유래 이종이식모델의 5 케이스 구축5 Tissue microarray를 통한 암 임계전이 핵심 분자들의 발현추적 및 약물타겟으로서의 임상적 유용성 평가 Tissue microarray를 통한 암 임계전이 핵심 분자들의 발현을 추적하여 임상적 유용성 검증 최종 선별된 물질의 환자유래 이종이식모델에서 유효성을 평가하여 임상적 실효성 검증3 평가항목1 기본정보유방암 진단 유무검진 대상 유무 연령 유방암 진단 시점 혹은 검진 시점 신장체중cmkg 유방질환 조직 검사 병력 암 병력 초경 나이 폐경 유무 폐경 시 폐경 나이 호르몬치료 유무 및 시기 결혼 유무 자녀 유무 첫 분만 나이 모유수유 유무기간 마지막 유방 검진 시점 및 방법2 가족력유방암 및 난소암에 대한 가족력 Number of affected relatives Degree of affected relatives Age at diagnosis BRCA tested 유무결과3 유방암수술일 수술 방법 환측 선행항암유무 크기림프절 개수 ERPRHER2Ki67 방사사선 치료항호르몬치료항암치료 재발사망출처 요약문 3p
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    • ntis오가노이드를 활용한 단일 세포 수준의 eQTL 데이터베이스 구축 및 질병 연관 유전체 변이 규명

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      연구보고서오가노이드를 활용한 단일 세포 수준의 eQTL 데이터베이스 구축 및 질병 연관 유전체 변이 규명/Establishment of single cell level eQTL database using organoid model and identification of genome variations associated with human diseases

      사업 : 2022 과학기술정보통신부 개인기초연구(과기정통부)
      과제 : 1711157658 서울대학교 오가노이드를 활용한 단일 세포 수준의 eQTL 데이터베이스 구축 및 질병 연관 유전체 변이 규명
      등록번호,발행년월,발행기관명, 발행국가/사용언어,키워드
      등록번호 발행년월 202303
      발행기관명 서울대학교 발행국가 대한민국
      초록 연구개요위 폐 등의 정상 조직에 대한 사람 유래 오가노이드 은행을 제작하고 오가노이드에 대한 단일 세포 전사체 분석을 시행하여 세포 단위의 eQTL 데이터베이스를 제작함 보유중인 전장 유전체 정보와 GWAS 정보를 통합하여 다양한 형질 및 질환과 연관된 원인 변이를 발굴하고 오가노이드에서 유전자 조작을 통해 원인 변이를 검증함 연구 목표대비 연구결과1 위 폐 등의 정상 조직에서 사람 유래 오가노이드 은행 제작 모두 동일한 조건의 통제된 환경에서 키운 사람 유래 유전체 다양성 오가노이드 은행 genomic diversity organoid bank을 각 조직당 75례 구축 폐83례 위 87례 구축2 오가노이드 전사체 및 SNP 어레이를 통한 eQTL 데이터베이스 구축 조직 고유의 체세포성 돌연변이의 존재를 감안하여 각 조직에 대한 SNP 어레이 분석을 진행 폐 84건 위 81건 SNP 어레이 데이터 생산 벌크 전사체 및 단일세포 전사체를 통한 단일 세포 단위의 eQTL 데이터베이스 구축 단일세포 전사체 데이터 폐 89건 위 148건 생산 폐와 위에 대한 단일 세포 단위의 eQTL 데이터베이스 OSCAsnuackr 구축3 이미 구축된 폐 오가노이드를 활용하여 SARSCoV2 바이러스의 감염 기전을 폐 오가노이드 및 단일 세포 전사체를 통해 연구 10례 이상의 폐 오가노이드에 SARSCoV2 바이러스 감염 후 단일세포 전사체 분석 수행 6 종류의 바이러스 감염에 대한 131건의 오가노이드 데이터생산4 고밀도 imputation 패널 eQTL GWAS 정보의 융합을 통한 원인 변이 발견 및 검증 5천여명의 전장 유전체를 통해 제작한 동아시아인 특이적 패널과 eQTL GWAS 데이터를 통합하여 원인 변이 발견 14393명에 대한 임퓨테이션 패널 제작 한국인 72298 명의 GWAS 분석 및 정밀 맵핑 변이를 보유하는 오가노이드에 CRISPR 기술을 통한 유전자 조작을 통해 원인 변이를 검증 EMSA reporter assay CRISPR 등 다양한 검증 방법을 확립 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과연구개발결과의 중요성 최초의 사람 실질 장기에 대한 단일 세포 수준의 전사체 데이터베이스 제작 최초의 동양인 중심의 전사체 데이터베이스 제작 이 연구를 통해서 질환과의 연관성이 검증된 유전체 변이를 발굴함으로써 질환의 예측 예방 진단 및 치료에 활용가능함 유전체학 집단유전학 분자생물학 등 다양한 연구 분야를 골고루 접목한 연구를 통해 취약한 국내 전문가 풀을 보완할 수 있는 인재를 육성할 수 있음 이 연구를 통해서 국내에서 자체적으로 생산한 대량의 유전자 정보를 확보하고 국내 전문가가 부족한 상황에서 genomics 관련 분야의 정보와 기술을 확보할 수 있음 이 연구의 결과물은 향후 제약 pharmacogenomics genetic consulting proteogenomics 의료 등등의 잠재적인 BT 시장을 확보할 수 있는 중요한 인프라가 될 수 있음출처 연구결과 요약문 2p
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    • ntis단일세포 전사체 프로파일링을 이용한 COVID19 환자면역세포 특성 정밀분석

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      연구보고서단일세포 전사체 프로파일링을 이용한 COVID19 환자면역세포 특성 정밀분석/Precision analysis of immune profile in COVID19 patients by single cell RNA sequencing

      사업 : 2020 보건복지부 국가보건의료연구인프라구축(R&D)
      과제 : 1465032259 지니너스 단일세포 전사체 프로파일링을 이용한 COVID19 환자면역세포 특성 정밀분석
      등록번호,발행년월,발행기관명, 발행국가/사용언어,키워드
      등록번호 발행년월 202103
      발행기관명 지니너스 주식회사 발행국가 대한민국
      초록 MERS나 COVID19과 같은 신종 감염병에 신속하게 대응하기 위해서는 백신과 항체를 효율적으로 개발하는 것이 중요함 현재까지의 연구는 바이러스를 분리하여 사용하거나 바이러스 특이 유전자 염기서열 정보를 이용하여 백신을 개발하고 있음 또한 완치된 환자의 혈장으로부터 항체를 분리하여 치료에 사용하고 있음 현재 COVID19에 대한 항원의 수는 대략 2000개 내외로 추정되며 이에 해당하는 항원 중에서 결정적인 역할을 하는 부위를 차단하는 항체에 대한 부분을 찾는 것이 중요함 이 과정 중에 BCR 및 CDR3등 항체 관련 부위의 시퀀싱을 통해 항체의 기능에 대한 예측을 하는 것이 중요함 본 연구를 통해 단순 항원에 대한 반응을 통한 항체 생성이 아닌 실제 치료 효능이 높은 항체에 대한 부분을 BCR 스크리닝을 통해 미리 확인이 가능함 COVID19완치자의 경우 혈액 내에 COVID19바이러스를 치료할 수 있는 항체가 존재하기 때문에 과제기간동안 COVID19 확진판정을 받은 확진자 샘플 15개를 확보하였으며 그 중 중화항체능이 높은 9개의 샘플을 2그룹으로 나누어 항체를 생성하는 B세포 위주로 FACS sorting 후에 scRNAseq 및 scBCRseq을 진행함 COVID19 확진자의 경우 항체 생성에 필요한 plasma cell의 비율이 memory B cell에 비해 확연히 높아지는 것을 확인할 수 있었으며 본 연구에서 중화항체 능이 높은 군과 낮은 군을 비교하였을 때 중화항체능이 높은 곳에서의 plasma cell이 더욱 활성화된 것을 확인하였음 COVID19 확진자를 mild severe 군으로 임상 그룹별로 확인해 보았을 때 severe에서 보다 높은 plasmablast 및 plasma cell의 비율을 확인할 수 있었으며 COVID19 특이적인 항체 isotype들이 많이 생성되는 것을 확인하였음 분화 단계에서의 어려가지 비교에서도 새로운 COVID19 특이적 항체 군을 확인하였기에 추후 분석 결과를 활용해서 중화항체능이 높은 BCR 시퀀스를 확보하여 치료제 개발을 할 수 있음출처 연구결과점검보고서 요약문 4p
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    • ntis단일 세포 다중 오믹스 분석을 이용한 심근경색증 기전 규명 및 개선연구

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      과제단일 세포 다중 오믹스 분석을 이용한 심근경색증 기전 규명 및 개선연구

      가톨릭관동대학교 정부투자연구비 105,905,000원 총연구비 105,905,000원 생명과학 분자세포생물학 유전자 발현조절
      • 본 과제에 참여한 연구자
      • 연구책임자최정원
      • 참여연구자문한별
      연계정보
      과제고유번호 2710077432 기준년도 2025
      연구책임자 최정원 과제수행기관 가톨릭관동대학교
      정부투자연구비 105,905,000 총연구비 105,905,000
      연구목표
      • [데이터이관 글자수 검증으로 인한 추가 텍스트 입력][데이터이관 글자수 검증
      연구내용
      • [데이터이관 글자수 검증으로 인한 추가 텍스트 입력][데이터이관 글자수 검증으로 인한 추가 텍스트 입력][데이터이관 글자수 검증으로 인한 추가 텍스트 입력][데이터이관 글자수 검증으로 인한 추가 텍스트 입력][데이터이관 글자수 검증으로 인한 추가 텍스트 입력][데이터이관 글자수 검증으로 인한 추가 텍스트 입력
      기대효과
      • [데이터이관 글자수 검증으로 인한 추가 텍스트 입력][데이터이관 글자수 검증
      • 6T관련효과
      • 유전자 치료기술
    • ntisCHIASMA & INSIGHT: 3D 생체모사 모델 및 단일세포 멀티오믹스 기술기반의 화학물질 및 나노소재 독성 평가 플랫폼 개발

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      과제CHIASMA & INSIGHT: 3D 생체모사 모델 및 단일세포 멀티오믹스 기술기반의 화학물질 및 나노소재 독성 평가 플랫폼 개발

      한양대학교산학협력단 정부투자연구비 37,500,000원 총연구비 37,500,000원 화학 분석화학 생분석화학
      • 본 과제에 참여한 연구자
      • 연구책임자윤태현
      • 참여연구자이은서;이진석;게렐후자야후;윤홍석;권숙진;박승근;김민섭;하승민;한예원;방효주
      연계정보
      과제고유번호 2710092319 기준년도 2025
      연구책임자 윤태현 과제수행기관 한양대학교산학협력단
      정부투자연구비 37,500,000 총연구비 37,500,000
      연구목표
      • 1) 최종 목표 - 3D 생체모사 모델 기반의 나노물질 독성 평가 기술을 구축하고, 멀티오믹스 기반 독성 메커니즘 분석 및 예측모델을 개발하며, 생성된 FAIR 데이터를 CHIASMA 및 INSIGHT 프레임워크와 연계함으로써 국제 기준에 부합하는 나노안전성 평가 플랫폼을 실현하는 것을 최종 목표로 함.2) 세부목표1. 3D 생체모사 모델 기반 독성 평가 ...
      연구내용
      • 1. 3D 생체모사 모델 기반 독성 평가 기술 구축- 금속·탄소·폴리머계 등 다양한 나노물질을 3D 폐포 모델(ALIsens™)과 iPSC 유래 뇌 오가노이드에 노출하여, 독성 유도 조건을 최적화하고자 함.- 세포 생존율, ROS 생성 등 지표 기반의 세포 독성 평가를 수행하고, 단일세포 수준의 전사체 및 단백체 정보를 확보(scRNA-seq, CyTOF)...
      기대효과
      • 1) 연구개발성과의 활용방안- 본 과제의 최종 목표는 3D 생체모사 모델 기반의 화학물질 및 나노물질 독성 평가 기술을 개발하고, 단일세포 멀티오믹스 기반의 독성 메커니즘 분석 및 평가 플랫폼을 개발하는 것임. 이를 S2NANO(한국) 및 INSIGHT(EU) 프레임워크와 연계 가능한 FAIR 데이터로 정제·공유함으로써, 국제 기준에 부합하는 나노안전성 평...
      • 6T관련효과
      • 기타 나노바이오보건기술
    • ntis단일세포 공간 리피도믹스 기반 희소지질유형 연구

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      과제단일세포 공간 리피도믹스 기반 희소지질유형 연구

      서울대학교산학협력단 정부투자연구비 282,908,000원 총연구비 282,908,000원 보건의료 신약·의약품개발 달리 분류되지 않는 신약·의약품개발
      • 본 과제에 참여한 연구자
      • 연구책임자권성원
      • 참여연구자윤영철;김태하;정철운;민영진;윤주원;조인호;PUTRA HENDRA MAHAKAM;김채경;최서연;현규환
      연계정보
      과제고유번호 2710080271 기준년도 2025
      연구책임자 권성원 과제수행기관 서울대학교산학협력단
      정부투자연구비 282,908,000 총연구비 282,908,000
      연구목표
      • 본 과제의 최종 목표는 단일세포 공간 리피도믹스를 위한 고해상도 재구축질량분석이미징(Reconstructed Imaging Mass Spectrometry, RIMS) 개발을 통한 희소지질체의 미세공간 특이적 대사기전 규명임.
      연구내용
      • - 1년차● 질량분석이미징 비표적 지질이온의 어노테이션을 위한 표준품/세포/조직을 이용한 대규모 레퍼런스 리피돔 라이브러리 구축(Ascend 기종 활용)● 레퍼런스 리피돔 라이브러리를 통한 비표적 지질 이온의 디콘볼루션(Deconvolution) 프로토콜 개발- 2년차● MALDI-IMS 기반 이미지 과표집(OS) 및 중복 이온화(Overlapping io...
      기대효과
      • 1) 연구과제의 활용방안▶ 단일세포 수준의 공간 리피도믹스 연구를 통하여 개별 세포나 조직에서 지질 발현 정보를 3차원, 공간적으로 맵핑하는 재구축질량분석이미징(RIMS) 기술을 완성하게 되면, 임상 조직의 세포 구조와 기능을 파악할 수 있으며 질병 진단 및 치료 전략을 개발하고, 시공간 내에서 약물치료를 모니터링하고 평가할 수 있을 것임.▶ RIMS 기술...
      • 6T관련효과
      • 생명현상 및 기능연구
    • ntis단일세포 RNA 시퀀싱 및 공간 전사체 분석을 통한 소아청소년 기쿠치병의 면역 미세환경 분석

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      과제단일세포 RNA 시퀀싱 및 공간 전사체 분석을 통한 소아청소년 기쿠치병의 면역 미세환경 분석

      분당서울대학교병원 정부투자연구비 61,270,000원 총연구비 61,270,000원 보건의료 임상의학 소아/산부인과학
      • 본 과제에 참여한 연구자
      • 연구책임자LEE JANICE HYUNJU
      • 참여연구자최하나;김수연;김예경
      연계정보
      과제고유번호 2710092093 기준년도 2025
      연구책임자 LEE JANICE HYUNJU 과제수행기관 분당서울대학교병원
      정부투자연구비 61,270,000 총연구비 61,270,000
      연구목표
      • 본 연구는 단일세포전사체 분석법, 공간전사체 분석법을 활용하여 타 림프종 질환과 명확히 구별될 수 있는 기쿠치병 특유의 면역학적 특성을 발굴하고, 이를 이용하여 진단 및 치료제 개발의 기초를 마련하는 것을 목표로 함
      연구내용
      • 1. (1차년도, 림프절 검체 및 혈액 검체 단일세포 전사체 분석(sc-RNA seq)) - 정상인과 기쿠치병 환자에서 혈액 내 면역세포의 빈도 차이 및 실험군과 대조군의 DEG(Differentially expressed gene) 확인 - Annotation 파일럿 분석을 통해 세포 유형 분류 작업 수행, 분류된 세포 그룹별 유전자 발현을 분석하여 기쿠...
      기대효과
      • 1. 활용방안: 단일세포 및 공간전사체 데이터 분석 플랫폼을 구축하여 연구결과의 재현성과 정확성을 높이고, 관련 질환과의 비교 연구를 위한 다학제적 연구팀 및 외부 전문가와의 협업을 통해 데이터의 신뢰성을 강화함2. 기대효과1) 과학·기술적 효과● (새로운 기쿠치병 진단 및 치료기술 개발 기여) 본 연구결과는 기쿠치-멀티오믹스 아틀라스 구축으로 이어져 장기...
      • 6T관련효과
      • 난치성 질환 치료기술
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    • ntis단일 세포 RNA시퀀싱 분석을 통한 황색 인대 비대증의 섬유아세포 다양성과 근섬유아세포 전환

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      논문단일 세포 RNA시퀀싱 분석을 통한 황색 인대 비대증의 섬유아세포 다양성과 근섬유아세포 전환

      사업 : 2024 과학기술정보통신부 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
      과제 : 2710035061 고려대학교 악성 뇌종양 기원세포 및 암 진화 기전 규명
      저자명(주공동저자),논문구분,학술지명,ISSN,학술지 출판연도
      저자명(주공동저자) 함창화;김주한김현정
      논문구분 학술지 학술지명 The Spine Journal
      ISSN 1529-9430 학술지 출판연도 2024
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    • ntis이중 수준 특징 전이를 활용한 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터 보완

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      논문이중 수준 특징 전이를 활용한 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터 보완

      사업 : 2024 과학기술정보통신부 사람중심인공지능핵심원천기술개발(R&D)
      과제 : 2710008402 한국과학기술원 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습
      저자명(주공동저자),논문구분,학술지명,ISSN,학술지 출판연도
      저자명(주공동저자) 이준석
      논문구분 학술지 학술지명 Briefings in Bioinformatics
      ISSN 1477-4054 학술지 출판연도 2024
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    • ntis단일세포 전사체 분석을 통한 췌장암 간전이 기전 이해

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      논문단일세포 전사체 분석을 통한 췌장암 간전이 기전 이해

      사업 : 2021 과학기술정보통신부 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
      과제 : 1711145651 성균관대학 엑소좀 분석을 통한 췌장암 바이오마커 후보군 발굴에 대한 연구
      저자명(주공동저자),논문구분,학술지명,ISSN,학술지 출판연도
      저자명(주공동저자) 김혜민
      논문구분 학술지 학술지명 Molecular cancer
      ISSN 1476-4598 학술지 출판연도 2024
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    • ntisH295R 세포를 활용한 유기 UV-Filters의 단일 및 혼합독성 평가

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      논문H295R 세포를 활용한 유기 UV-Filters의 단일 및 혼합독성 평가

      사업 : 2024 과학기술정보통신부 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
      과제 : 2710002439 용인대학교 대체 가소제 및 그 대사산물이 제브라피쉬의 발달, 행동, 신경내분비계에 미치는 영향
      저자명(주공동저자),논문구분,학술지명,ISSN,학술지 출판연도
      저자명(주공동저자) 이봄이;이인혜;지경희
      논문구분 학술지 학술지명 韓國環境保健學會誌 = Journal of environmental health sciences
      ISSN 1738-4087 학술지 출판연도 2024
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