IT 기사 정리 : 컴퓨터를 통한 '인간'이라는 컴퓨터의 오류 해결, 암 유발 대사물질도 '컴퓨터'로 예측 가능해진다.

암 유발 예측.

 

 

#원문 기사 링크.

https://www.the-tech.co.kr/news/article.html?no=37883

[더테크 (THE TECH)] 암 유발 대사물질도 '컴퓨터'로 예측 가능해진다

 

컴퓨터를 통한 '인간'이라는 컴퓨터의 오류 해결, 

암 유발 대사물질도 '컴퓨터'로 예측 가능해진다.

 

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| KAIST, 공동연구 통해 새로운 대사물질·대사경로 예측하는 컴퓨터 방법론 개발
| 암 환자들의 전사체 데이터 통합해 24개 암종에 해당하는 1043명의 암 환자에 대한 대사 모델 성공 구축

 

 

 

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KAIST 연구팀, 암 대사 모델 구축에 성공

한국과학기술원(KAIST)의 김현욱 교수 및 이상엽 특훈교수 연구팀은 암 세포 내 대사 반응을 분석하는 컴퓨터 모델을 개발하여, 24가지 암종에 해당하는 1043명의 환자에 대한 대사 모델을 성공적으로 구축했습니다.

이를 통해 암 유전자 돌연변이와 관련된 새로운 대사물질 및 대사경로를 예측하는 데 성공하였습니다.

 

KAIST 연구팀은 암 대사 모델을 구축하기 위해 다음과 같은 예측 방법론을 개발하고 적용했습니다:

1. 세포 대사 모델 시뮬레이션:
   • 암 환자들의 전사체 데이터를 통합하여 세포 대사 모델을 구축합니다.
   • 이 모델은 세포 내 모든 대사 반응에 대한 정보를 담고 있으며, 다양한 조건에서의 세포 대사 활성을 예측할 수 있습니다.
2. 유전자 돌연변이와 대사물질 활성 분석:
   • 개발된 모델을 이용하여 각 환자별로 모든 대사물질의 활성을 예측합니다.
   • 특정 유전자 돌연변이가 대사물질의 활성에 유의한 차이를 일으키는 짝을 선별합니다.
3. 대사물질과 유전자 돌연변이 간의 연관성 분석:
   • 선별된 특정 유전자 돌연변이와 연결된 대사물질들을 대상으로 연관성을 분석합니다.
   • 유전자 돌연변이와 유의하게 연관된 대사물질을 추가로 선별합니다.
4. 유전자-대사물질-대사경로 조합:
   • 선별된 유전자, 대사물질, 대사경로를 조합하여 암의 대사 네트워크를 완성합니다.
   • 이를 통해 컴퓨터 방법론 결과로 암의 대사 네트워크를 도출합니다.

이러한 예측 방법론을 통해 암 환자들의 대사 모델을 구축하고, 유전자 돌연변이와 연관된 새로운 대사물질 및 대사경로를 발견하는 데 성공했습니다. 이는 암 진단 및 치료에 새로운 접근법을 제공할 수 있습니다.

 

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안드로이드 개발자를 위한 고려 사항

1. 암 유발 대사물질에 대한 이해: 암 유발 대사물질은 특정 유전자 돌연변이로 인해 세포 내에서 높은 농도로 축적되는데, 이는 암세포의 성장과 생존을 촉진합니다. 따라서 안드로이드 앱 개발자는 암 유발 대사물질에 대한 이해를 바탕으로 암 진단 및 치료에 활용될 수 있는 앱을 개발하는 데 기여할 수 있습니다.
2. 대규모 데이터 처리: 대규모 환자 샘플을 분석하고 대사 모델을 구축하기 위해서는 상당한 양의 데이터 처리가 필요합니다. 안드로이드 개발자는 대규모 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 기술 및 도구를 습득하여 연구팀의 노력을 지원할 수 있습니다.

데이터 분석가를 위한 고려 사항

1. 컴퓨터 방법론의 이해: KAIST 연구팀이 개발한 컴퓨터 방법론은 암 유발 대사물질과 유전자 돌연변이 간의 관계를 분석하고 예측하는 데 사용됩니다. 데이터 분석가는 이러한 방법론을 이해하고 적용하여 암 연구에 기여할 수 있습니다.
2. 대사체학의 중요성: 암 대사 연구 및 암 유발 대사물질 발굴에는 대사체학 등의 방법론이 필요합니다. 데이터 분석가는 대사체학과 관련된 기술과 이론을 습득하여 연구팀의 노력을 지원할 수 있습니다.

요약

KAIST 연구팀은 암 대사 모델을 통해 암 유발 대사물질과 유전자 돌연변이 간의 관계를 분석하고 예측하는데 성공했습니다. 이러한 연구 결과는 암 진단 및 치료에 새로운 접근법을 제공할 수 있으며, 안드로이드 개발자와 데이터 분석가들은 이를 기반으로 암 관련 앱 및 분석 도구를 개발하여 연구에 기여할 수 있습니다.

 

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#나만의 인사이트.

   : 데이터의 규모가 커지고, 분석 도구의 효용성이 높아지면서 인간이 통제할 수 있는 분야가 넓어지고 있습니다. 

바이오분야마저도 데이터를 통해 통제하기 시작한다면, 차후 모든 분야의 종사자들은 개발과 데이터가 기본이 될 것으로 보입니다.