마이크로비옴 마커개발 연구

마이크로비옴 자료가 메타지놈 및 다중오믹스 자료로 확대되면서, 대규모의 복합자료를 효율적으로 분석할 수 있는 분석체계 개발이 필요합니다.

본 연구는 인공지능분석방법을 통해 마이크로비옴 메타지놈 정보를 통해 바이오마커를 예측 및 진단할 수 있는 분석도구 개발을 목표로 합니다.

구체적인 연구내용은 다음과 같습니다.

•  마이크로비옴 메타지놈 정보의 인공지능 (CNN등의 심층신경망) 분석 적용을 위한 자료, 분석과정의 표준화

•  마이크로비옴 자료를 고려한 신경망 설계 및 최적화

•  taxanomy, phylogeny 및 abundance정보를 고려한 종합특성 추출 분석

•  마이크로비옴의 종합특성과 지방간의 바이오마커 및 심부임상상의 관련성 분석

•  분석결과 및 public DB를 통한 바이오마커 예측방법 학습

•  학습된 알고리듬을 통한 예측방법 개발 (AUROC >0.8 수준)

•  예측 알고리즘의 활용을 위한 호환성 및 사용자 인터페이스