일반적으로 어떤 일이 일어나는지 읽습니다.
책, 논문, 지침은 기전과 집단 수준의 근거를 체계화합니다. 알려진 변수로 층화할 수는 있지만, 이 사람에게서 측정한 생물학적 상태를 모델로 구현하지는 않습니다.
계산 인간생물학 독립 연구
VHL의 장기 연구 프로그램은 한 사람에게서 얻은 측정값이 생물학적 상태의 계산적 표현이 되고, 궁극적으로 정해진 중재나 노출에 대한 반응 추정을 뒷받침할 수 있는지 묻습니다. 현재는 RNA 방법론, RNA 언어 표현, 데이터 누출을 통제한 벤치마크에 집중합니다.
정의
VHL 연구에서 Virtual Human은 개인에게서 얻은 측정값을 조건으로 삼는 과제별 계산 모델입니다. 측정된 상태가 정해진 중재나 노출 뒤에 어떻게 달라질 수 있는지 묻고, 불확실성과 한계를 함께 제시합니다. 사람 전체의 디지털 복제본이 아니며 현재 이용할 수 있는 임상 서비스도 아닙니다.
장기 연구 질문
아래는 VHL이 현재 제공하는 기능이나 서비스가 아니라 장기 연구 방향입니다.
모델로 만든 코호트로 반응의 이질성을 탐색하고, 사람을 대상으로 한 전향적 시험에 앞서 임상시험 가설의 우선순위를 정합니다. 시뮬레이션만으로 안전성이나 유효성을 확립할 수는 없습니다.
02향후 임상에서 사용하려면 과제별 검증이 필요하며, 임상의가 적용 가능성, 근거, 불확실성, 상호작용, 안전성을 독립적으로 검토해야 합니다.
03개인 맞춤 권고를 약속하는 대신, 영양, 보충제, 수면, 운동과 그 밖의 정해진 노출에 대한 시간에 따른 반응을 연구합니다.
04반복 측정값으로 진행, 회복, 재발의 여러 가능 경로를 추정하되, 시간 범위와 불확실성을 명확히 밝힙니다.
왜 지금인가
학습 모델은 복잡한 정보에 접근하는 새로운 인터페이스를 제공합니다. 생물학에서 이 인터페이스가 유효하려면 예측이 반증 가능하고 잘 보정되어야 하며, 새로운 측정값으로 검증되어야 합니다.
책, 논문, 지침은 기전과 집단 수준의 근거를 체계화합니다. 알려진 변수로 층화할 수는 있지만, 이 사람에게서 측정한 생물학적 상태를 모델로 구현하지는 않습니다.
검색과 데이터베이스를 통해 필요할 때 근거에 접근할 수 있습니다. 검색은 접근성을 높이지만, 그 자체로 이 사람의 측정된 생물학적 상태를 조건으로 삼는 추정값을 만들지는 않습니다.
학습 모델은 집단 데이터에서 찾은 패턴을 파라미터에 담고, 개인의 측정된 상태를 조건으로 추정할 수 있습니다. 기존 근거에서 벗어나는 것이 아니라, 그 근거를 검증 가능한 조건부 추정값으로 다시 구성하는 것입니다.
현재 연구 / RNA
RNA 발현량은 시간과 조직에 따라 달라지는 유전자 발현 측정값입니다. VHL의 현재 프로젝트는 이 신호를 어떻게 세포 수준으로 풀어내고 모델이 다룰 수 있는 형태로 표현할지, 그리고 결과가 새로운 데이터에도 이어지는지 검증합니다. RNA 프로파일을 사람 전체와 동일시하지 않으면서 더 넓은 Virtual Human 연구에 필요한 질문을 다룹니다.
접근하기 쉬운 PBMC 벌크 RNA가 유용한 세포 수준 표현을 뒷받침할 수 있는지 검증하되, 생성된 유사 세포를 실제 측정값으로 제시하지 않습니다.
02단일세포, 유사 벌크 또는 벌크 RNA 프로파일을 학습된 표현으로 인코딩해 전사체를 조건으로 삼는 생물학적 추론에 사용합니다.
03연구와 기증자를 분리해 평가함으로써, 반복된 코호트나 개인을 알아본 결과가 아니라 새로운 생물학으로의 전이를 성능에 반영합니다.
원고
특허 출원과 동료심사가 진행되는 동안 전체 PDF는 공개하지 않습니다. 연구자는 이메일로 비공개 사본을 요청할 수 있으며, 각 원고 목록에는 흐림 처리된 미리보기가 있습니다.
최신 에세이
이승준은 개인 반응 모델이 신약개발의 어디에 들어갈 수 있는지, 집단 평균이 왜 세분화의 문제를 남기는지, 그리고 어떤 근거가 먼저 필요한지를 살펴봅니다.
구성원
소속은 각 개인을 식별하기 위해 표시하며, 해당 기관의 후원, 승인 또는 책임을 의미하지 않습니다.
Seung Jun Lee
Seongjun Yang
Gyubok Lee
Seung Hyun Hwang
Seungwoo Ryu
Prof. Jung-Sik Song
Prof. Eun-Ju Lee
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