KAIST, 24개 암종의 환자 대사모델 예측 암 대사 연구, 유전자 돌연변이와 대사물질 예측 > 과학

1. KAIST가 24개 암종의 1043명 암 환자 대사 모델 구축
2. 암 유발 대사물질 예측, 암 진단·치료 전략 개발 가능성
3. 유전자 돌연변이로 암 유발 대사물질 농도 예측 컴퓨터 방법론 개발
4. 암 유발 대사물질은 암 세포 성장과 생존 촉진
5. 연구팀, 세포 대사 정보와 암 체세포 돌연변이 연관성 확인
[설명]
한국과학기술원(KAIST)은 24개 암종의 1043명 암 환자에 대한 대사 모델을 구축했습니다. 이를 통해 암 유발 대사물질을 예측하고 암 진단 및 치료 전략 개발에 활용할 수 있는 가능성이 열립니다. 연구팀은 유전자 돌연변이로 암 유발 대사물질의 농도를 예측할 수 있는 컴퓨터 방법론을 개발했으며, 이를 통해 암 세포의 성장과 생존을 촉진하는 대사물질을 확인했습니다. 이러한 연구 결과는 암 대사연구 및 치료 개발 분야에 기여할 것으로 기대됩니다.
[용어 해설]
- 암 대사모델: 암 환자의 대사 정보와 돌연변이 데이터를 바탕으로 구축된 모델
- 유전자 돌연변이: 세포의 유전자에서 발생하는 변이 또는 돌연변이
- 대사물질: 세포 내에서 대사되는 화합물이나 물질
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