KAIST-서울대병원, 암 진단에 혁신적 예측 컴퓨터 방법론 개발 > 과학

1. KAIST과 서울대병원 연구팀, 암체세포 돌연변이와 연관된 대사물질 예측 컴퓨터 방법론 나왔다.
2. 게놈 수준의 대사 모델로 1천43명 암환자 대사모델 구축, 호흡활성 예측.
3. 4단계 컴퓨터 방법론 개발로 암 진단 치료에 기여할 전망.

[설명]
한국과학기술원(KAIST)과 서울대병원 연구팀이 암체세포 유전자 돌연변이와 대사물질 예측 컴퓨터 방법론을 개발했습니다. 이 연구 결과는 암 진단과 치료에 혁신적인 기여를 할 것으로 기대됩니다. 1천43명의 암환자 대사모델을 구축하고, 게놈 수준의 대사 모델을 통해 세포 대사 네트워크를 예측하여 암 환자들의 대사활성을 분석했습니다. 이를 통해 암 진단과 치료에 사용될 수 있는 유망한 정보를 도출했습니다. 해당 연구는 국제학술지인 '게놈 바이올로지'에 발표되었습니다.

[용어 해설]
- 대사물질: 세포 내에서 화학반응을 통해 생성하거나 분해되는 물질.
- 돌연변이: 유전 정보가 변화하여 새로운 특성을 나타내는 현상.

[태그]
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