| 초록 |
□ 연구의 목적 및 내용 ￭ 본 과제의 목표는 알츠하이머 질환의 동물 모델을 생성하고 알츠하이머병의 기능적 영상, 임상 데이터, 신경계 및 유전자 정보를 획득 - 알츠하이머 질환 동물 모델링 - 기능적, 구조적 바이오마커 분석 - 병변 진행과정에 대한 신경계 특성 파악 ￭ 인공 지능 유도 알고리즘을 사용하여 신경 혈관 상태의 예측을 높여 진단 및 치료에 중요한 정보를 제공 ￭ 기능적 영상 이미징 획득 광음향기술 개발 - 광음향 신호 발생 현상을 이용하여 추출할 수 있는 임상적으로 유용한 기능적 요소 - 혈액 내에서 산소와 결합된 헤모글로빈(HbO)과 산소와 해리된 헤모글로빈(Hb)의 레이저 파장에 따른 광흡수율 차이를 사용하여 이미징. □ 연구개발성과 ￭ 알츠하이머 질환의 동물모델 확립 ￭ 알츠하이머 질환의 기능적, 생리학적 영상데이터를 획득하고, 이를 이용한 새로운 알고리즘 개발에 활용 ￭ 알츠하이머질환 관련 신경 및 혈관의 상태를 관찰, 예측, 진단 및 치료에 중요한 정보 제공 ￭ 논문 4편, 국제학술대회 3편 ￭ 해외파견 : 1건 ￭ 인력양성 : 2018년 2월 석사 2명, 박사 1명 □ 연구개발성과의 활용계획(기대효과) ￭ 알츠하이머 질환 동물 모델을 이용하여 질환의 기능적 영상 모니터링을 통한 알츠하이머병의 진단을 위한 새로운 인공 지능 알고리즘 개발 ￭ 알츠하이머에 의해 병변에서 발생하는 현상을 분석하여 질환의 예방 및 치료법 개발에 중요한 정보를 제공 ￭ AI 기술로 다양한 형태와 방대한 규모의 의료 빅데이터 분석이 가능하여 보다 정밀한 진단으로 의료 현장에 막대한 파급력이 예상됨 ￭ 개인 맞춤형 의료처치가 가능하여 보건의료 분야 사회적 문제 해결 가능 ￭ 축적된 의료데이터를 바탕으로 치료 가능한 질환의 정밀진단 및 조기발견으로 의료의 질 향상과 의료비 절감 동시 추구 ￭ 뇌형성 및 발생과정을 밝혀내면 신경계 질환을 규명하는 데 큰 도움이 되리라 판단 ￭ 뇌질환 유전자를 규명하고 인공지능 알고리즘 검증에 활용할 수 있을 것으로 기대 (출처 : 요약문 4p) |
