대장암 항암제 감수성 예측 바이오마커 패널 개발

기존 암리논 합성법은 복잡한 다단계 공정, 고온 반응 조건, 위험한 수소 가스 사용 등으로 인해 심각한 합병증을 유발할 수 있는 한계가 있었습니다. 본 기술은 위치선택적 스즈키 커플링 반응을 활용하여 암리논 유도체를 안전하고 효율적으로 제조하는 방법을 제안합니다. 화학식 1 화합물과 피리디닐 보론산의 스즈키 커플링 반응 후, 중간 생성물을 화학식 2 화합물과 반응시키는 방식으로, 종래 대비 축소된 합성 단계와 온화한 산처리 조건으로 탈보호기 반응을 수행합니다. 이를 통해 위험한 수소 가스 없이 고수율(60% 이상)로 암리논 유도체를 얻을 수 있으며, 급성 심부전 치료제 개발 및 생산의 안전성과 효율성을 크게 향상할 수 있습니다.

유방암은 조기 진단이 환자 생존율에 결정적인 영향을 미치지만, 기존 진단법은 초기 병변 검출에 한계가 있었습니다. 본 기술은 혈액 내 알파-1 산성 당단백질(AGP)의 N-당화 변화가 초기 유방암의 핵심 바이오마커임을 규명하였습니다. 렉틴을 활용하여 AGP의 푸코실화, 만노실화, 시알릴화 등 N-당화 수준을 정밀하게 검출하며, 특히 유방암 1기 환자의 혈청에서 이 당화 수준이 현저히 감소함을 확인했습니다. 이를 통해 양성 유방종이나 다른 병기의 유방암과 명확히 구별하여 초기 유방암을 높은 민감도와 특이도로 진단할 수 있습니다. 이 기술은 유방암 조기 진단의 정확도를 획기적으로 높여, 환자의 치료 성공률 향상과 사망률 감소에 크게 기여할 것입니다. 진단 키트 및 정보 제공 방법으로 개발되어 상용화가 기대됩니다.

반도체 공정 폐수에는 질소, 인, 불소 등 유해 물질이 고농도로 포함되어 기존 처리 방식들은 경제성이나 효율성 측면에서 한계가 있었습니다. 본 기술은 바덴포 공정과 그래핀 산화물 기반 세라믹 나노 멤브레인 여과를 통합하여 이러한 문제를 해결합니다. 그래핀 산화물 코팅 나노 멤브레인은 미세 기공과 강한 음전하로 암모늄, 불소 이온 등 1가 이온성 물질을 효과적으로 제거합니다. 이를 통해 별도의 약품이나 탄소원 주입 없이 경제적이면서도 효율적인 질소 및 불소 제거가 가능하며, 폐수 처리 시스템의 성능과 비용 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

4차 산업 시대에는 네트워크 연결 시스템의 소프트웨어 오동작, 다양한 결함 요인, 동적으로 변하는 탐지 조건으로 인해 정확한 결함 탐지가 어렵습니다. 본 기술은 딥러닝 모델을 활용하여 시스템 상황과 결함 유형에 따라 결함 탐지에 필요한 기준값을 동적으로 조절함으로써 탐지 정확도를 향상시킵니다. 타깃 장치의 성능 및 실행 로그를 실시간으로 획득하고, 이를 딥러닝 모델에 학습시켜 최적화된 상수값을 도출합니다. 이 상수값을 기반으로 하드웨어 또는 소프트웨어 결함을 정밀하게 분류하고, CPU 성능 저하, 재시도/지연, 에러 발생 여부 등 상세 기준을 통해 결함 유형을 구분합니다. 또한, 결함 발생 시 디버깅에 필요한 정보를 제공하여 신속한 문제 해결을 돕습니다. 이 기술은 시스템의 잠재적 결함을 보다 정확하고 빠르게 파악하여, 효율적인 IT 시스템 관리와 안정적인 서비스 운영에 크게 기여할 수 있습니다.

대장암은 환자별 항암제 반응이 달라 비효율적인 치료와 부작용의 위험이 높았습니다. 본 기술은 Lasso 기계 학습 기반의 오가노이드 전사체 분석을 통해 대장암 항암제 감수성을 예측하는 8종 유전자 바이오마커 패널을 개발했습니다. 이 바이오마커는 ACOT9, GLRA2 등 8개 유전자의 발현 수준을 측정하여 항암제 감수성을 정밀하게 판정합니다. 이를 통해 환자 개개인에게 최적의 항암제를 선택하고, 효과 없는 약물 사용으로 인한 부작용을 줄여 맞춤형 대장암 치료의 효율성을 크게 높일 수 있습니다.

기존 백신 개발의 한계와 감염성 질환에 적용 가능한 범용 백신 플랫폼의 필요성이 증대되고 있습니다. 본 기술은 코로나바이러스 유래 항원 단백질 또는 이를 암호화하는 유전자를 포함하는 세포외소포체(엑소좀)를 활용합니다. 항원 단백질 또는 mRNA가 로딩된 활성화 면역세포 유래 세포외소포체를 제조하여, 이를 개체에 투여함으로써 우수한 항원 특이적 중화항체 생성 및 T 세포 반응 유도 효과를 확인했습니다. 또한, 동결건조 후 상온 및 냉장 조건에서도 뛰어난 안정성을 유지하며 항체 생성 효과를 보였습니다. 이 세포외소포체 기반 백신 플랫폼은 강력한 면역 자극 및 항원 운반체 역할을 하여, 코로나바이러스 감염증을 포함한 다양한 감염성 질환의 예방 및 치료용 백신 개발에 유용하게 활용될 수 있습니다.

대장암은 환자별 항암제 반응이 달라 비효율적인 치료와 부작용의 위험이 높았습니다. 본 기술은 Lasso 기계 학습 기반의 오가노이드 전사체 분석을 통해 대장암 항암제 감수성을 예측하는 8종 유전자 바이오마커 패널을 개발했습니다. 이 바이오마커는 ACOT9, GLRA2 등 8개 유전자의 발현 수준을 측정하여 항암제 감수성을 정밀하게 판정합니다. 이를 통해 환자 개개인에게 최적의 항암제를 선택하고, 효과 없는 약물 사용으로 인한 부작용을 줄여 맞춤형 대장암 치료의 효율성을 크게 높일 수 있습니다.