1-0 식약품 개발을 위한 디지털 가상인체 기술 CODA(Context-Oriented Directed Association)
연구과제명 : 다중성분(MC)다중표적(MT) 분석을 위한 인체 바이오시스템 모델링 및 시험기술 개발 (1중과제)
연구책임자/주관기관 : 이도헌 ((재)유전자동의보감사업단)
기술개요
- 다중성분 소재의 효능을 해석, 예측할 수 있는 in silico 기술 (경쟁기술: IPA, Pathway Studio, Nova Discovery 등)
- * 세부기능
가상인체기술(CODA)(이도헌,KAIST):상황 정보가 포함된 대규모 생물학 지식정보를 이용한 소재 효능의 해석과 예측기술
네트워크 고속분석 기술(김명호, KAIST): CODA Network 고속 검색 기술 및 연결 링크 예측 기술
바이오 텍스트마이닝 기술(송민, 연세대): CODA 정교화를 위한 문헌정보 자동분석 기술
네트워크 가시화 기술(김형석, 건국대): CODA Network 가시화 기술 및 사용자 상호작용 기술
이질형 실험데이타 통합기술(남호정, GIST): CODA 정교화를 위한 실험 데이타 통합 기술

기술의 우수성/혁신성
- 세계 최대 규모의 가상 인체 시스템
- 세계 최대 규모의 천연물 통합 데이터베이스
- 복합약리학의 Multi-component/Multi-target(MCMT) 관점을 반영한 약리 성분의 조합 발굴

- 인공 지능 딥러닝 기술을 이용한 최신 문헌정보 업데이트
- 사업단 내 자체 세포/동물/인체 실험 정보를 반영한 특화된 컨텐츠
기술활용분야 (사업화/기술이전을 통한 제품화)
- 천연물 (유효성분)의 효능 및 부작용 예측
- 천연물 유효성분의 작용경로 탐색 및 해석
- 대규모 천연물 데이터 분석을 통한 유효성분조합 발굴
주요연구 성과 (관련 논문, 특허 등)
- 질병 연관 인간 기능모듈 발굴 방법 (2015, Biol. Res.)
- 질병표현형 연관 마커 패널 선정 방법 (2017 특허출원)
- 전사체 기반 질병 표지자 발굴 방법 (2016 특허등록)
- SNP마커 질병발생위험도 예측 방법 (2015 특허등록)
- 약물반응성 기반 동반진단 마커 발굴 (2016, BMC MG)
- 조각구조 기반 선도물질 예측 방법 (2017 특허출원)