기술 소개

신호전달 네트워크 컴퓨터 시뮬레이션 분석 기술

복잡한 분자조절 네트워크에 대한 수학적 모델을 유전체 및 전사체 데이터를 활용해 수립하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 약물 반응을 분석하여 치료 전략을 개발하는 시스템생물학 기술을 개발함.

대장암 내성 기전 분석 및 병용치료전략 시뮬레이션 분석 (FEBS journal, 2019 – 표지논문)

: 대장암 세포주 및 환자 약물반응 전사체 데이터에서 표적항암제 세툭시맙(Cetuximab) 반응성에 대한 바이오마커를 동정함. 특히 GNB5의 억제는 KRAS 돌연변이 유무와 관계없이 세툭시맙 내성을 극복할 수 있는 효과적인 병용치료 분자 타겟임을 검증하고, GNB5 억제의 시너지 기전을 네트워크 시뮬레이션을 통해 제시함. 발굴한 치료 전략은 해외 PCT 등록(15/196,656) 및 국내 특허 등록(10-2049090) 이루어짐.

간암 내성 기전 분석 및 병용치료전략 시뮬레이션 분석 (Cancer Gene Therapy, 2022)

: 간암 세포주 및 환자 약물반응 전사체 데이터 분석에서 다중표적항암제 소라페닙(Sorafenib) 반응성에 대한 신규 바이오마커 EDN1을 동정함. 약물 투여 후 단백질체 데이터로부터 구성된 네트워크의 시뮬레이션을 통해, EDN1의 억제 이후 세포 사멸 상태로 전환되는 시너지 기전을 제시함. 고혈압 치료제인 EDN1 수용체 억제제 Macitentan을 약물재창출한 병용치료전략의 효능을 동물실험을 통해 검증함.

표적항암제 적응형 내성 기전 분석 및 병용치료전략 도출 (Oncogene, 2020 – 상위 10%)

: 암세포가 네트워크 동역학의 변화를 통해 약물의 효과를 상쇄하는 적응형 내성 메커니즘을 분석하는 시뮬레이션 프레임워크를 개발함. 세포주별 유전체 정보를 반영한 대규모 신호전달 네트워크 모델에서 피드백 효과를 분석하여 Src를 핵심적인 내성 매개 분자로 제시하고, 여러 암종과 표적항암제를 대상으로 검증함. 발굴한 병용치료전략과 분석 알고리즘은 각각 국내 특허 등록됨 (10-2285792, 10-2568628).

신경세포 TrkB 신호전달 시뮬레이션 분석 (Cell Chemical Biology, 2019 - 표지논문)

: 자극 주기에 따른 TrkB의 신호전달경로가 신경세포의 운명을 결정하는 메커니즘을 시뮬레이션 분석함.

네트워크 제어 특성 분석 기술

암의 사멸상태 또는 질환의 정상상태와 같은 원하는 상태로 생체 네트워크 모델을 조절할 수 있는 최적의 제어 알고리즘을 찾아내는 기술을 개발함.

일시적 제어 전략을 통한 생체 네트워크 조절 방법 (Scientific reports, 2019)

: 생체 네트워크 모델에서 표적하는 상태를 결정하고, 최적의 제어 방향을 찾고, 효율적인 일시적 상태 천이 알고리즘을 개발하였으며, 각각 국내 특허 등록됨 (10-2320718, 10-2452629, 10-2452630).

지속적 제어 전략을 통한 생체 네트워크 조절 방법 (Bioinformatics, 2023 – 상위 10%)

: 생체 네트워크 모델에서 원하는 상태 변화를 이끌어내는 최적의 지속적 제어 알고리즘을 개발함.

환자 특이적 네트워크의 최적 제어 전략 도출 방법 (Communications biology, 2022)

: 암 환자 유전체 정보를 반영하여 구성된 네트워크 모델에서 치료범위(therapeutic window)를 계산하는 알고리즘을 개발하여 최적의 약물 조합을 도출하였고, 예측 기술은 국내 특허 등록됨 (10-2604701).

질환-약물 전사체 데이터 기반 약물재창출 기술

질환 유전자 시그니처로부터 약물 데이터베이스를 매핑하여, 질환의 유전자 발현 변이를 정상으로 되돌릴 수 있는 약물을 탐색하는 시스템약물학 기술을 개발함.

폐암 표적항암제 ALK 억제제 내성 세포주를 표젹하는 약물 도출 (In revision)

: ALK 억제제 Crizotinib을 6개월 이상 처리하여 생성된 내성 세포주의 전사체 데이터 메타분석을 통해, 내성 시그니처를 억제하는 물질로 토근의 알칼로이드 성분인 emetine을 도출하고 실험 검증함.

비알콜성 지방간, 간염, 간경화를 표적하는 약물 도출 (한국연구재단 생애첫연구 사업)

: 질환 단계별 환자의 간 조직 집단세포 전사체 데이터를 기반으로 각 단계별 시그니처를 역전(reversion) 시키는 약물을 도출함. 질환 진행에 핵심적인 타겟을 제시하고, 질환 모델에서 효능 검증 실험 수행중.

천연물 및 약재 데이터 활용 약리 작용 분석 기술

한국한의학연구원의 “한의 약리 디지털 전환”사업을 공동 진행하면서 천연물 및 약재 추출물에 대한 전사체 기반 약리 분석 기술을 개발함.

토목향 락톤계 성분의 면역항암제 시너지 효과 분석 (Cancers, 2023)

: 전사체 분석으로 종양면역환경을 조절하여 대장암에서 면역항암제 효과를 증진시키는 역할을 규명함.

홍삼 성분 진세노사이드 Rc의 근육 보호 효과 분석 (Antioxidants, 2023 – 상위 10%)

: 전사체 분석을 통해 산화 스트레스 조건의 근세포에서 손상을 완화하는 효과를 분석함.

작약 추출물의 Aurora B 억제 항암 기전 도출 (Biomedicine & Pharmacotherapy, 2022 – 상위10%)

: 약재 작약에 의한 전사체 변화로부터 Aurora B 신호경로를 통한 신규 항암 기전을 밝히고, 국내 특허를 출원함 (10-2022-0093996).

시호 추출물의 상처 치유 적응증 도출 (Frontiers in Pharmacology, 2022)

: 약재 시호에 의한 전사체 변화로부터 기존의 항암 효과 외 피부 질환 치료 가능성을 새롭게 밝힘.

작약감초탕의 근육 위축에 대한 보호 효과 분석 (Phytomedicine, 2024 – 상위 5%)

: 약재의 혼합인 처방의 전사체 데이터 분석을 통해 효능을 예측하고, 동물모델 데이터로 기전을 검증함.

약재의 한의학적 한성 및 열성 특성 분자적 기전 규명 (Plants, 2022)

: 약재의 타겟 정보 데이터베이스와 성분별 전사체 데이터를 활용해 특성을 분석하고, 미분류 약재의 한열 특성을 예측할 수 있는 기술을 특허 출원함 (10-2021-0100506).

질환 연계 유전자 바이오마커 발굴 기술

코호트(Cohort) 기반 멀티오믹스 데이터 분석을 통한 질환 유전자 발굴 기술을 개발함.

대사증후군 진행을 예측하는 전구증상 바이오마커 발굴 (Genes & Diseases, 2022)

: 코호트 참여자 100명의 임상 데이터 및 말초 혈액에서 얻은 전사체 데이터를 분석을 통해 동정함.

수면의 질과 염증 상태를 연결하는 바이오마커 발굴 (Genes & Diseases, 2022)

: 회귀분석을 통해 유전자 그룹을 식별하고, 해당 유전자들에 대한 유전체 데이터와 결합하여 특히 염증 관련 신호전달경로와 연관되어 있음을 밝힘.

파킨슨 환자의 침 치료 효과를 예측하는 바이오마커 발굴 (Diagnostics, 2022)

: 환자 혈액 전사체 데이터를 분석해 마커를 찾고, 예측 기술을 국내 특허 출원함 (10-2021-0157793).

단일세포 전사체 데이터 분석 기술

scRNA-seq 및 snRNA-seq 단일세포 전사체 데이터의 전처리 및 분석 파이프라인을 개발함.

폐암 내성 발생 기전 규명 및 억제 약물 도출 연구 (한국연구재단 우수신진연구 사업)

: EGFR 억제제 내성 폐암 세포주가 생성되는 기전을 단일 세포 수준에서 분석하여, 세포별 이질성에 의한 내성 기전 분석 및 최적 약물 도출 연구 과제를 진행임.

약물 작용기전 도킹 시뮬레이션 분석 기술

분자 도킹 시뮬레이션을 통해 단백질과 약물 또는 후보 화합물과의 결합을 예측하는 기술을 개발함.

천연물의 분자 구조와 약리 효과 비교 분석 (Briefings in Bioinformatics, 2023 – 상위 5%)

: 도킹 분석과 전사체 분석을 결합하여 scaffold 기반의 약물 작용 원리를 제시함.

딥러닝 인공지능 활용 약물 활성 예측 기술

전이학습(transfer learning) 모델을 활용한 빅데이터 기반 화합물의 생리활성 예측 기술을 개발함.

딥러닝 기반 생리활성 예측을 위한 SMILES 길이 기반 전처리 방식 개발 (In revision)

: 활성 부위(active site) 개념을 적용한 새로운 전처리 방식을 적용해 물질의 생리활성에 대한 예측력을 높이고, PubChem의 고속대량 스크리닝(HTS) 데이터세트로 검증함.

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