바이오메디컬 데이터를 활용한 치매에 대한 총체적 이해

• 발행기관: 글로벌문화콘텐츠학회
• 저자명: 신현정
• 간행물 정보: 『글로벌문화콘텐츠학회 학술대회자료집』2016년 동계학술대회 자료집, 83~88쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 인문학 > 기타인문학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2016.12.10

국문 초록

고령화에 따라 전 세계적으로 치매환자의 수가 증가하고 있는 추세이며 이에 따라 치매를 이해하기 위한 다각적인 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 유전자, 대사경로, 임상, 약물 데이터 등 전문가에 의해 정제된 다양한 바이오메디컬 데이터에 기계학습 알고리즘을 활용하는 연구들이 주목받고 있다. 특히, 치매는 예방에서부터 진단 및 치료까지 아우르는 총체적인 관리가 필요한 질병이다. 따라서 본 연구에서는 세 가지 접근방법으로 구성된 포괄적인 치매연구를 제안한다. 첫째, 치매를 예방하기 위해서 질병네트워크를 활용한다. 질병네트워크는 대사경로 속 유전자의 관계정보로 서로 다른 질병들 간의 인과관계를 나타낸다. 즉, 치매에 영향을 끼치는 질병과 치매로부터 영향을 받는 질병을 파악할 수 있다. 둘째, 치매진단을 보다 정확하고 효율적으로 하기 위해서 병원에서 수집한 임상환자들의 진료 기록(CREDOS)을 토대로 기계학습 예측모델을 구성하는 CAD(Computer Aided Diagnosis)를 진행한다. 마지막으로, 치매 치료에 사용되는 새로운 약물을 창출하기 위해서 단백질 및 질병 정보를 활용한다.

목차

1. 머리말

2. 질병 인과관계 네트워크에서 치매

3. 효율적인 치매진단을 위한 CAD 연구

4. 치매치료를 위한 신약재창출

키워드

치매 질병 네트워크 질병 인과관계 CAD(Computer Aided Diagnosis) 신약재창출 바이오메디컬 데이터