| 초록 |
□ 연구개요 본 연구에서는 효소 반응속도론(enzyme kinetics)을 설명하기 위한 새로운 모형을 제안하고 모형을 추정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다.지난 세기 동안 효소 반응속도론을 구축하기 위하여 사용된 모형은 Michaelis-Menten 방정식을 이용한 모형이었다. 하지만 이 방법은 특정한 조건을 만족하여야 구축이 가능한 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하는 새로운 모형을 제안하였다. 다. 또한, 분자의 움직임이 확률적이라는 가정으로부터 확률 분포를 이용하여 통계 모형을 구축한 후 베이지안(Bayesian) 방법으로 모형을 추정하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 제안된 방법을 다양한 형태의 생화학 반응 모형(Biochemical reaction model)으로 확장하여 생화학 분야뿐 만 아니라 신약 개발 및 예방 의학의 다양한 분야에 적용하여 제안된 방법의 활용성을 높이고자 하였다. □ 연구 목표대비 연구결과 연구 목표 1: 효소 반응속도론 모형 구축을 위한 새로운 모형 – 기존의 sQ 모형의 구축에서 발생할 수 있는 편향 문제를 해결할 수 있는 새로운 방법인 tQ 모형을 제안하였으며 다양한 모의실험을 통하여 새로운 방법을 우수성을 확인하였다. 연구 목표 2: 확률적 모형 접근 – 모형의 구축과정으로 기존의 상미분 방정식에 기반한 구축이 아닌 확률적 과정을 가정하고 확률적 화학 반응 모형으로 구축한다. 구체적인 방법으로 Gillespie 방법에 의한 Stochastic Simulation Approximation(SSA) 방법으로 모형을 구축하였다. 연구 목표 3: 화률 모형 추정을 위한 베이지안 방법 – SSA 방법으로 구축된 모형을 추정하기 위한 가능도 함수는 매우 복잡한 형태를 지닌다. 베이지안 접근법에 의한 모형 추정을 위하여 MCMC 방법을 적용하여 모형 추정을 수행하였다. 더 효율적인 알고리즘을 적용하기 위하여 RAM, HMC와 같은 최신 기법을 적용하였다. 연구 목표 4: 확률적 모형 구축을 위한 방법으로 SSA 방법뿐만 아니라 stochastic differential equation을 이용한 diffusion process를 이용한 모형 구축을 진행하였다. 연구 목표 5: 모형 구축과 추정을 위하여 사용된 알고리즘은 확률적 화학 반응 모형을 사용하는 다양한 연구로 확장할 수 있다. 확장 연구로 시간 지연 효과를 가지는 확률적 화학 반응 모형에서 지간 지연 효과의 추정 연구를 진행하였다. 감염병 확산 모형 구축을 위한 연구를 수행하여 SID 모형 구축 연구, 확률적 네트워크를 이용한 감염병 모형 구축 연구, dynamic survival function 이용한 감염병 모형 구축 연구를 진행하였다. □ 연구개발결과의 중요성 본 연구를 통하여 총 7편의 논문이 국제 저명 학술지에 개재 되었으며 그 가운데 한편은 30회 인용되었다. 3명의 석사과정 학생의 학위과정을 마쳤다. 본 연구에서 제안한 tQ 모형을 이용한 접근은 효소 반응속도론 연구의 새로운 기준과 접근 방법을 제안하고 있다. 실험실의 연구 결과를 신체에 적용할 대 가질수 있는 위험적 요인을 제어 할 수 있다. 확률적 화학 반은 모형 구축과 추정을 위한 연구는 감염병 확산 과정을 설명하기 위한 모형 구축과 추정, 시간 지연 효과를 가지는 화학 반은 모형의 구축과 추정과 같은 관련 연구 분야로의 확장이 가능하다. 본 연구는 국내외 공동 연구로 진행되어 다양한 분야의 연구자가 함께 진행하는 융복합 연구로 진행되었다. 본 연구에 참여한 학생들 가운데 배출된 3명의 석사과정 연구원들은 졸업 후 모두 관련 분야로 진출하였으며 박사과정 연구원 1명은 본 연구분야를 주제로 한 연구를 계속 진행하고 있다. (출처 : 연구결과 요약문 2p) |
