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한국기초과학지원연구원

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Drug Target Research Unit

Drug Target Research Unit
  • Development of diagnostic and therapeutic technologies through the discovery and validation of therapeutic targets related to diseases (cancer, metabolic diseases, and infectious diseases) using AI and multi-omics convergence technologies
  • Establishment of a personalized therapy–toxicity evaluation platform by integrating human-derived 3D models with single-cell omics analysis, thereby strengthening innovative drug development capabilities and providing research support

Research Content

LLM agent-based transcriptomics AI analysis platform
LLM agent 기반 전사오믹스 AI 분석 플랫폼-MATOCA Explorer는 간 질환 유전자 발현 데이터와 최신과학문헌을 통합 분석하는 플랫폼입니다. 두 개의 독립적인 데이터베이스 시스템을 통해 연구자에게 정확한 정량 데이터와 같이 있는 정성적 지식을 동시에 제공합니다. 엔진1:전사체 데이터베이스(정확한 수치 제공) SQL기반 정형 데이터 검색-유전자 발현량,p-value등 정확한 통계 수치를 제공합니다. 환각없는 (Hallucination-Free) 정확성-미리 계산된 통계를 조회하여 LLM의 환각 현상을 완전 차단합니다. 작동원리-키워드 추출>SQL쿼리>컨텍스트 주입. 전사체 데이터셋 구성 1,811개 총 샘플수-주요 질병 단계 정상>MASH>간경변>간경화>간암. 주요 데이터 출처:GTEx, TCGA, GEO / 엔진2:문헌 RAG 데이터베이스(과학적 맥락 제공) 하이브리드 문헌 검색-의미 기반 검색(Local), 키워드 기반 최신 논문 검색(Online) 의미 기반 검색(Local)과 키워드 기반 최신 논문 검색(Online)을 결합합니다. 51,035편 논문의 지식 통합-생의학 특화 모델(PuvMedBERT)을 사용하여 방대한 문헌을 벡터화합니다. 작동원리-로컬RAG(의미)>온라인 API(최신성)>ChromaDB&Europe PMC융합
Establishment and application of a phenomics analysis platform based on single-cell and 3D model systems
최종목표:정밀의료 적용을 위한 피노믹스 분석기술 개발 및 연구지원 플랫폼 구축 / 3D Multi & Single Cell 피노믹스 빅데이터 구축 - 단일세포 피노믹스 분석 플랫폼 / 인체 유래 질환 3D 모사체 기반 약물 유효성 및 독성 평가 플랫폼 - 3D 모사체 대용량 스크리닝 플랫폼

Research Infrastructure

Discovery of Disease Targets and Functional Mechanism Elucidation

  • Identification of key targets involved in disease onset and progression through analysis of disease models based on single-cell transcriptomics
  • In-depth elucidation of the biological functions and mechanisms of action of identified targets
  • Establishment of reliable biological evidence that serves as the foundation for drug development

AI-based Integrated Analysis of Omics Data

  • AI-based quantitative and integrative analysis of diverse omics datasets including genomics, transcriptomics, and proteomics
  • Discovery of novel disease targets and data-driven understanding of complex biological processes using machine learning and deep learning techniques
  • Improvement of precision and predictive accuracy in data-driven studies of disease mechanisms

Establishment of an AI-omics-based Drug Discovery Platform

  • Development of an AI-based system for candidate compound discovery and efficacy prediction by integrating target discovery, mechanism studies, and omics analysis results
  • Establishment of an intelligent drug discovery platform that organically integrates omics data, AI prediction, and experimental validation

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