AI(인공지능)가 면역항암제 치료의 효과도 예측한다.
포항공과대학교(포스텍) 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수와 생명과학과 이주훈 박사 연구팀의 개발한 인공지능 모델 덕분에 가능해진 일이다.

김상욱 교수 등은 마이크로바이옴 치료제 개발회사인 이뮤노바이옴과의 공동연구를 통해 AI로 면역 항암 치료의 약물 반응성을 예측하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 지난달 31일 게재됐다.

연구팀은 세포 안의 단백질 상호작용을 학습한 인공지능 모델을 개발했다. 인공지능이 세포끼리 주고 받는 커뮤니케이션(신호)를 학습해 면역항암제 치료의 반응성을 예측하는 것이다. 이 모델은 세포 밖의 네트워크를 추가로 학습해 환자 반응을 예측했다.

연구팀은 면역관문 억제제(면역항암제)에 대한 반응 여부와 내성을 결정하는 핵심 통신 경로를 확인했다. 또한 해당 경로를 담당하는 세포도 찾아냈다. 흑색종, 위암, 폐암, 방광암 등 4개 종양 세포를 가진 700명의 환자를 대상으로 한 샘플 분석에서 AI는 높은 정확도로 면역관문 억제제에 대한 반응 여부와 내성을 예측했다.

우리 혈액 속의 면역세포는 제 기능을 다할 경우 암세포를 식별해 죽이는데, 암 세포는 면역세포의 공격을 피하기 위해 면역관문이라는 것을 작동시킨다. 면역관문 억제제(면역항암제)는 암세포의 회피 작용을 막아 우리 몸의 면역세포가 암을 죽이게 돕는다.
다만 환자마다 유전적인 요인이나 환경적인 요인이 다르기 때문에 면역관문 억제제가 효과를 보지 못하는 경우도 많다. 따라서 효율적인 항암 치료를 위해서는 면역관문 억제제가 환자에게 어떻게 반응할지 예측할 필요가 있다.

김상욱 교수는 이 기술을 이용해 환자 맞춤형 면역 항암 치료가 가능해질 것이라고 밝혔다. 세포 간 통신 네트워크는 면역계의 기본 원리로 다른 면역 질환 치료에도 적용될 수 있다고 덧붙였다. 임신혁 이뮤노바이옴 대표는 이 기술로 마이크로바이옴 치료제 개발 기간을 단축할 것이라고 기대했다.
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AI(인공지능)가 면역항암제 치료의 효과도 예측한다.
포항공과대학교(포스텍) 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수와 생명과학과 이주훈 박사 연구팀의 개발한 인공지능 모델 덕분에 가능해진 일이다.

김상욱 교수 등은 마이크로바이옴 치료제 개발회사인 이뮤노바이옴과의 공동연구를 통해 AI로 면역 항암 치료의 약물 반응성을 예측하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 지난달 31일 게재됐다.

연구팀은 세포 안의 단백질 상호작용을 학습한 인공지능 모델을 개발했다. 인공지능이 세포끼리 주고 받는 커뮤니케이션(신호)를 학습해 면역항암제 치료의 반응성을 예측하는 것이다. 이 모델은 세포 밖의 네트워크를 추가로 학습해 환자 반응을 예측했다.

연구팀은 면역관문 억제제(면역항암제)에 대한 반응 여부와 내성을 결정하는 핵심 통신 경로를 확인했다. 또한 해당 경로를 담당하는 세포도 찾아냈다. 흑색종, 위암, 폐암, 방광암 등 4개 종양 세포를 가진 700명의 환자를 대상으로 한 샘플 분석에서 AI는 높은 정확도로 면역관문 억제제에 대한 반응 여부와 내성을 예측했다.

우리 혈액 속의 면역세포는 제 기능을 다할 경우 암세포를 식별해 죽이는데, 암 세포는 면역세포의 공격을 피하기 위해 면역관문이라는 것을 작동시킨다. 면역관문 억제제(면역항암제)는 암세포의 회피 작용을 막아 우리 몸의 면역세포가 암을 죽이게 돕는다.
다만 환자마다 유전적인 요인이나 환경적인 요인이 다르기 때문에 면역관문 억제제가 효과를 보지 못하는 경우도 많다. 따라서 효율적인 항암 치료를 위해서는 면역관문 억제제가 환자에게 어떻게 반응할지 예측할 필요가 있다.

김상욱 교수는 이 기술을 이용해 환자 맞춤형 면역 항암 치료가 가능해질 것이라고 밝혔다. 세포 간 통신 네트워크는 면역계의 기본 원리로 다른 면역 질환 치료에도 적용될 수 있다고 덧붙였다. 임신혁 이뮤노바이옴 대표는 이 기술로 마이크로바이옴 치료제 개발 기간을 단축할 것이라고 기대했다.
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AI(인공지능)가 면역항암제 치료의 효과도 예측한다.
포항공과대학교(포스텍) 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수와 생명과학과 이주훈 박사 연구팀의 개발한 인공지능 모델 덕분에 가능해진 일이다.

김상욱 교수 등은 마이크로바이옴 치료제 개발회사인 이뮤노바이옴과의 공동연구를 통해 AI로 면역 항암 치료의 약물 반응성을 예측하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 지난달 31일 게재됐다.

연구팀은 세포 안의 단백질 상호작용을 학습한 인공지능 모델을 개발했다. 인공지능이 세포끼리 주고 받는 커뮤니케이션(신호)를 학습해 면역항암제 치료의 반응성을 예측하는 것이다. 이 모델은 세포 밖의 네트워크를 추가로 학습해 환자 반응을 예측했다.

연구팀은 면역관문 억제제(면역항암제)에 대한 반응 여부와 내성을 결정하는 핵심 통신 경로를 확인했다. 또한 해당 경로를 담당하는 세포도 찾아냈다. 흑색종, 위암, 폐암, 방광암 등 4개 종양 세포를 가진 700명의 환자를 대상으로 한 샘플 분석에서 AI는 높은 정확도로 면역관문 억제제에 대한 반응 여부와 내성을 예측했다.

우리 혈액 속의 면역세포는 제 기능을 다할 경우 암세포를 식별해 죽이는데, 암 세포는 면역세포의 공격을 피하기 위해 면역관문이라는 것을 작동시킨다. 면역관문 억제제(면역항암제)는 암세포의 회피 작용을 막아 우리 몸의 면역세포가 암을 죽이게 돕는다.
다만 환자마다 유전적인 요인이나 환경적인 요인이 다르기 때문에 면역관문 억제제가 효과를 보지 못하는 경우도 많다. 따라서 효율적인 항암 치료를 위해서는 면역관문 억제제가 환자에게 어떻게 반응할지 예측할 필요가 있다.

김상욱 교수는 이 기술을 이용해 환자 맞춤형 면역 항암 치료가 가능해질 것이라고 밝혔다. 세포 간 통신 네트워크는 면역계의 기본 원리로 다른 면역 질환 치료에도 적용될 수 있다고 덧붙였다. 임신혁 이뮤노바이옴 대표는 이 기술로 마이크로바이옴 치료제 개발 기간을 단축할 것이라고 기대했다.
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AI(인공지능)가 면역항암제 치료의 효과도 예측한다.
포항공과대학교(포스텍) 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수와 생명과학과 이주훈 박사 연구팀의 개발한 인공지능 모델 덕분에 가능해진 일이다.

김상욱 교수 등은 마이크로바이옴 치료제 개발회사인 이뮤노바이옴과의 공동연구를 통해 AI로 면역 항암 치료의 약물 반응성을 예측하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 지난달 31일 게재됐다.

연구팀은 세포 안의 단백질 상호작용을 학습한 인공지능 모델을 개발했다. 인공지능이 세포끼리 주고 받는 커뮤니케이션(신호)를 학습해 면역항암제 치료의 반응성을 예측하는 것이다. 이 모델은 세포 밖의 네트워크를 추가로 학습해 환자 반응을 예측했다.

연구팀은 면역관문 억제제(면역항암제)에 대한 반응 여부와 내성을 결정하는 핵심 통신 경로를 확인했다. 또한 해당 경로를 담당하는 세포도 찾아냈다. 흑색종, 위암, 폐암, 방광암 등 4개 종양 세포를 가진 700명의 환자를 대상으로 한 샘플 분석에서 AI는 높은 정확도로 면역관문 억제제에 대한 반응 여부와 내성을 예측했다.

우리 혈액 속의 면역세포는 제 기능을 다할 경우 암세포를 식별해 죽이는데, 암 세포는 면역세포의 공격을 피하기 위해 면역관문이라는 것을 작동시킨다. 면역관문 억제제(면역항암제)는 암세포의 회피 작용을 막아 우리 몸의 면역세포가 암을 죽이게 돕는다.
다만 환자마다 유전적인 요인이나 환경적인 요인이 다르기 때문에 면역관문 억제제가 효과를 보지 못하는 경우도 많다. 따라서 효율적인 항암 치료를 위해서는 면역관문 억제제가 환자에게 어떻게 반응할지 예측할 필요가 있다.

김상욱 교수는 이 기술을 이용해 환자 맞춤형 면역 항암 치료가 가능해질 것이라고 밝혔다. 세포 간 통신 네트워크는 면역계의 기본 원리로 다른 면역 질환 치료에도 적용될 수 있다고 덧붙였다. 임신혁 이뮤노바이옴 대표는 이 기술로 마이크로바이옴 치료제 개발 기간을 단축할 것이라고 기대했다.
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AI(인공지능)가 면역항암제 치료의 효과도 예측한다.
포항공과대학교(포스텍) 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수와 생명과학과 이주훈 박사 연구팀의 개발한 인공지능 모델 덕분에 가능해진 일이다.

김상욱 교수 등은 마이크로바이옴 치료제 개발회사인 이뮤노바이옴과의 공동연구를 통해 AI로 면역 항암 치료의 약물 반응성을 예측하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 지난달 31일 게재됐다.

연구팀은 세포 안의 단백질 상호작용을 학습한 인공지능 모델을 개발했다. 인공지능이 세포끼리 주고 받는 커뮤니케이션(신호)를 학습해 면역항암제 치료의 반응성을 예측하는 것이다. 이 모델은 세포 밖의 네트워크를 추가로 학습해 환자 반응을 예측했다.

연구팀은 면역관문 억제제(면역항암제)에 대한 반응 여부와 내성을 결정하는 핵심 통신 경로를 확인했다. 또한 해당 경로를 담당하는 세포도 찾아냈다. 흑색종, 위암, 폐암, 방광암 등 4개 종양 세포를 가진 700명의 환자를 대상으로 한 샘플 분석에서 AI는 높은 정확도로 면역관문 억제제에 대한 반응 여부와 내성을 예측했다.

우리 혈액 속의 면역세포는 제 기능을 다할 경우 암세포를 식별해 죽이는데, 암 세포는 면역세포의 공격을 피하기 위해 면역관문이라는 것을 작동시킨다. 면역관문 억제제(면역항암제)는 암세포의 회피 작용을 막아 우리 몸의 면역세포가 암을 죽이게 돕는다.
다만 환자마다 유전적인 요인이나 환경적인 요인이 다르기 때문에 면역관문 억제제가 효과를 보지 못하는 경우도 많다. 따라서 효율적인 항암 치료를 위해서는 면역관문 억제제가 환자에게 어떻게 반응할지 예측할 필요가 있다.

김상욱 교수는 이 기술을 이용해 환자 맞춤형 면역 항암 치료가 가능해질 것이라고 밝혔다. 세포 간 통신 네트워크는 면역계의 기본 원리로 다른 면역 질환 치료에도 적용될 수 있다고 덧붙였다. 임신혁 이뮤노바이옴 대표는 이 기술로 마이크로바이옴 치료제 개발 기간을 단축할 것이라고 기대했다.
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#컬럼#간암 #간염 #바이러스간염 #C형간염 #B형간염 #질병관리청 #대한간학회#메디우스#MDUS

AI(인공지능)가 면역항암제 치료의 효과도 예측한다.
포항공과대학교(포스텍) 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수와 생명과학과 이주훈 박사 연구팀의 개발한 인공지능 모델 덕분에 가능해진 일이다.

김상욱 교수 등은 마이크로바이옴 치료제 개발회사인 이뮤노바이옴과의 공동연구를 통해 AI로 면역 항암 치료의 약물 반응성을 예측하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 지난달 31일 게재됐다.

연구팀은 세포 안의 단백질 상호작용을 학습한 인공지능 모델을 개발했다. 인공지능이 세포끼리 주고 받는 커뮤니케이션(신호)를 학습해 면역항암제 치료의 반응성을 예측하는 것이다. 이 모델은 세포 밖의 네트워크를 추가로 학습해 환자 반응을 예측했다.

연구팀은 면역관문 억제제(면역항암제)에 대한 반응 여부와 내성을 결정하는 핵심 통신 경로를 확인했다. 또한 해당 경로를 담당하는 세포도 찾아냈다. 흑색종, 위암, 폐암, 방광암 등 4개 종양 세포를 가진 700명의 환자를 대상으로 한 샘플 분석에서 AI는 높은 정확도로 면역관문 억제제에 대한 반응 여부와 내성을 예측했다.

우리 혈액 속의 면역세포는 제 기능을 다할 경우 암세포를 식별해 죽이는데, 암 세포는 면역세포의 공격을 피하기 위해 면역관문이라는 것을 작동시킨다. 면역관문 억제제(면역항암제)는 암세포의 회피 작용을 막아 우리 몸의 면역세포가 암을 죽이게 돕는다.
다만 환자마다 유전적인 요인이나 환경적인 요인이 다르기 때문에 면역관문 억제제가 효과를 보지 못하는 경우도 많다. 따라서 효율적인 항암 치료를 위해서는 면역관문 억제제가 환자에게 어떻게 반응할지 예측할 필요가 있다.

김상욱 교수는 이 기술을 이용해 환자 맞춤형 면역 항암 치료가 가능해질 것이라고 밝혔다. 세포 간 통신 네트워크는 면역계의 기본 원리로 다른 면역 질환 치료에도 적용될 수 있다고 덧붙였다. 임신혁 이뮤노바이옴 대표는 이 기술로 마이크로바이옴 치료제 개발 기간을 단축할 것이라고 기대했다.
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#컬럼#항생제 #폐암 #대장암 #장내미생물#항생제 장기복용#폐암발생#항생제 남용#메디우스#MDUS

AI(인공지능)가 면역항암제 치료의 효과도 예측한다.
포항공과대학교(포스텍) 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수와 생명과학과 이주훈 박사 연구팀의 개발한 인공지능 모델 덕분에 가능해진 일이다.

김상욱 교수 등은 마이크로바이옴 치료제 개발회사인 이뮤노바이옴과의 공동연구를 통해 AI로 면역 항암 치료의 약물 반응성을 예측하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 지난달 31일 게재됐다.

연구팀은 세포 안의 단백질 상호작용을 학습한 인공지능 모델을 개발했다. 인공지능이 세포끼리 주고 받는 커뮤니케이션(신호)를 학습해 면역항암제 치료의 반응성을 예측하는 것이다. 이 모델은 세포 밖의 네트워크를 추가로 학습해 환자 반응을 예측했다.

연구팀은 면역관문 억제제(면역항암제)에 대한 반응 여부와 내성을 결정하는 핵심 통신 경로를 확인했다. 또한 해당 경로를 담당하는 세포도 찾아냈다. 흑색종, 위암, 폐암, 방광암 등 4개 종양 세포를 가진 700명의 환자를 대상으로 한 샘플 분석에서 AI는 높은 정확도로 면역관문 억제제에 대한 반응 여부와 내성을 예측했다.

우리 혈액 속의 면역세포는 제 기능을 다할 경우 암세포를 식별해 죽이는데, 암 세포는 면역세포의 공격을 피하기 위해 면역관문이라는 것을 작동시킨다. 면역관문 억제제(면역항암제)는 암세포의 회피 작용을 막아 우리 몸의 면역세포가 암을 죽이게 돕는다.
다만 환자마다 유전적인 요인이나 환경적인 요인이 다르기 때문에 면역관문 억제제가 효과를 보지 못하는 경우도 많다. 따라서 효율적인 항암 치료를 위해서는 면역관문 억제제가 환자에게 어떻게 반응할지 예측할 필요가 있다.

김상욱 교수는 이 기술을 이용해 환자 맞춤형 면역 항암 치료가 가능해질 것이라고 밝혔다. 세포 간 통신 네트워크는 면역계의 기본 원리로 다른 면역 질환 치료에도 적용될 수 있다고 덧붙였다. 임신혁 이뮤노바이옴 대표는 이 기술로 마이크로바이옴 치료제 개발 기간을 단축할 것이라고 기대했다.
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AI(인공지능)가 면역항암제 치료의 효과도 예측한다.
포항공과대학교(포스텍) 생명과학과·융합대학원 김상욱 교수와 생명과학과 이주훈 박사 연구팀의 개발한 인공지능 모델 덕분에 가능해진 일이다.

김상욱 교수 등은 마이크로바이옴 치료제 개발회사인 이뮤노바이옴과의 공동연구를 통해 AI로 면역 항암 치료의 약물 반응성을 예측하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 지난달 31일 게재됐다.

연구팀은 세포 안의 단백질 상호작용을 학습한 인공지능 모델을 개발했다. 인공지능이 세포끼리 주고 받는 커뮤니케이션(신호)를 학습해 면역항암제 치료의 반응성을 예측하는 것이다. 이 모델은 세포 밖의 네트워크를 추가로 학습해 환자 반응을 예측했다.

연구팀은 면역관문 억제제(면역항암제)에 대한 반응 여부와 내성을 결정하는 핵심 통신 경로를 확인했다. 또한 해당 경로를 담당하는 세포도 찾아냈다. 흑색종, 위암, 폐암, 방광암 등 4개 종양 세포를 가진 700명의 환자를 대상으로 한 샘플 분석에서 AI는 높은 정확도로 면역관문 억제제에 대한 반응 여부와 내성을 예측했다.

우리 혈액 속의 면역세포는 제 기능을 다할 경우 암세포를 식별해 죽이는데, 암 세포는 면역세포의 공격을 피하기 위해 면역관문이라는 것을 작동시킨다. 면역관문 억제제(면역항암제)는 암세포의 회피 작용을 막아 우리 몸의 면역세포가 암을 죽이게 돕는다.
다만 환자마다 유전적인 요인이나 환경적인 요인이 다르기 때문에 면역관문 억제제가 효과를 보지 못하는 경우도 많다. 따라서 효율적인 항암 치료를 위해서는 면역관문 억제제가 환자에게 어떻게 반응할지 예측할 필요가 있다.

김상욱 교수는 이 기술을 이용해 환자 맞춤형 면역 항암 치료가 가능해질 것이라고 밝혔다. 세포 간 통신 네트워크는 면역계의 기본 원리로 다른 면역 질환 치료에도 적용될 수 있다고 덧붙였다. 임신혁 이뮤노바이옴 대표는 이 기술로 마이크로바이옴 치료제 개발 기간을 단축할 것이라고 기대했다.
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