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선구적인 암 가소성 지도가 암 치료에 대한 반응을 예측하는 데 도움이 될 것이다 6

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잉글랜드 케임브리지 및 시애틀–(Business Wire / 뉴스와이어)–웰컴 생어 연구소(Wellcome Sanger Institute), 파스 바이오사이언스(Parse Biosciences) 및 헬름홀츠 뮌헨(Helmholtz Munich)의 컴퓨터 건강 센터(Computational Health Center)가 오늘 치료법에 대한 반응으로 암 가소성을 이해하고 밝히는 데 중점을 둔 단일 세포 지도(single cell atlas)의 기반을 구축하기 위한 협력을 발표했다. 이 협력은 수억 개의 세포를 포괄하는 암 가소성 지도(cancer plasticity atlas)를 개발하기 위한 야심 찬 미래 단계를 촉진할 것이다.

목적은 새로운 오가노이드 교란 및 인공 지능(AI) 플랫폼을 활용함으로써 기초 약물 발견 모델 및 암 연구를 촉진하는 포괄적인 데이터 세트를 만드는 것이다.

생어 연구소(Sanger Institute)의 그룹 리더인 매튜 가넷(Mathew Garnett) 박사와 헬름홀츠 뮌헨의 컴퓨터 건강 센터 소장이자 생어 연구소의 부교수인 파비안 테이스(Fabian Theis) 교수가 협력의 주요 연구원이 될 것이다.

가넷의 연구팀은 환자 종양의 특징을 포착할 수 있는 능력을 갖춘 확장성이 뛰어나고 기능적인 암 모델의 역할을 하는 새로운 3D 오가노이드 배양을 생성했다. 연구팀은 방대한 수의 이런 종양 오가노이드(접시 속의 미니 종양)를 모델로 사용해 치료에 대한 반응으로 가소성과 적응성의 암 메커니즘을 더 잘 이해할 것이다.

테이스의 연구팀은 인공 지능과 단세포 유전체학의 교차점에서, 이러한 맥락에서 세포 시스템에 대한 약물 효과의 인 실리코 모델링을 위해, 복잡한 생물학적 문제를 해결하는 컴퓨팅 알고리즘을 개척한 것으로 널리 인정받고 있다. 이 이니셔티브는 전례 없는 속도로 대규모 단세포 RNA 염기서열 분석 데이터 세트를 생성하기 위해 구축된 최첨단 시설인 파스 바이오사이언스(Parse Biosciences)의 기가랩(GigaLab)을 통해 실행될 것이다.

생어, 헬름홀츠 뮌헨 및 파스 팀은 이러한 크기의 데이터 세트 내에서 통찰력을 분석하고 발견하는 데 필요한 계산 방법 외에도 실험실 절차를 간소화하는 자동화된 방법을 개발했다.

이번 협력의 궁극적인 목표는 가상 세포 모델링을 가능하게 하고 암 환자에 대한 약물의 효과(내성이 발생할 수 있는 위치, 어떤 화합물, 향후 치료 노력의 표적)를 예측하는 데 잠재적으로 도움이 될 단일 세포 참조 맵을 구축하는 것이다.

웰컴 생어 연구소의 그룹 리더이자 협업 공동 책임자인 가넷(Garnett)은 “우리는 대규모 오가노이드 스크리닝과 다운스트림 데이터 생성 및 분석을 모두 가능하게 하는 혁신적인 플랫폼을 개발했으며, 이는 암의 치료 반응에 대한 우리의 이해를 재정의할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 우리는 프로젝트를 진행하기 위해 학계와 업계에서 최고의 전문 지식을 제공하는 커뮤니티를 개발하는 것을 목표로 한다. 이러한 규모의 연구는 암 진행을 더 잘 이해하고 이 분야에서 필요한 많은 발전을 가져오는 데 도움이 되는 기초 모델을 개발하는 데 매우 중요하다”고 말했다.

헬름홀츠 뮌헨(Helmholtz Munich)의 컴퓨터 건강 센터(Computational Health Center) 소장이자 협업 공동 책임자인 테이스는 “최근 AI의 발전으로 가상 세포 교란 모델에 대한 우리의 비전은 점점 더 실현 가능해지고 있지만, 효과적으로 확장하기 위해서는 대규모 고품질 단일 세포 교란 데이터 세트가 필요하다”며 “이번 협업은 이러한 규모를 가능하게 하며, 저는 약물 발견에서 AI 기반 실험 설계로 나아가게 되어 너무 기쁘다”고 말했다.

파스 바이오사이언스의 최고 기술 책임자인 찰리 로코(Charlie Roco) 박사는 “우리는 기가랩(GigaLab)의 힘을 선구적인 파트너에게 제공하게 돼 매우 기쁘다. 파스의 에버코드(Evercode) 화학을 활용하는 기가랩은 뛰어난 품질의 대규모 단일 세포 데이터 세트를 신속하게 생성할 수 있다. 웰컴 생어 연구소와 헬름홀츠 뮌헨의 전문 지식과 기가랩이 달성한 속도 및 규모를 결합하면 암에 대한 우리의 이해를 근본적으로 바꿀 수 있는 기회를 얻을 수 있다”고 말했다.

파스 바이오사이언스 소개

파스 바이오사이언스는 인류의 건강과 과학 연구의 발전을 가속화하는 것을 사명으로 하는 글로벌 생명과학 회사이다. 전례 없는 규모와 용이성으로 단일 세포 시퀀싱을 수행할 수 있도록 연구자에게 역량을 부여하는 당사의 개척적 접근 방식은 암 치료, 조직 복구, 줄기세포 치료, 신장 및 간질환, 뇌 발달, 면역 체계 등에서 획기적인 발견을 가능하게 해왔다.

공동 설립자인 알렉스 로젠버그(Alex Rosenberg)와 찰스 로코(Charles Roco)가 워싱턴 대학교에서 개발한 기술로 파스는 1억 달러 이상의 자본을 조달했으며 전 세계 2500명 이상의 고객에 의해 사용되고 있다. 성장하고 있는 제품 포트폴리오에는 에버코드™ 호울 트랜스크립톰(Evercode™ Whole Transcriptome), 에버코드™ TCR(Evercode™ TCR), 에버코드™ BCR(Evercode™ BCR), 진 실렉트(Gene Select) 및 데이터 분석 솔루션인 트레일메이커™(Trailmaker™)가 포함된다.

파스 바이오사이언스는 시애틀의 활기찬 사우스 레이크 유니언(South Lake Union) 지구에 본사를 두고 있으며, 최근 새로운 본사와 최첨단 연구소로 사세를 확장했다. 웹사이트: https://www.parsebiosciences.com

헬름홀츠 뮌헨 소개

헬름홀츠 뮌헨은 선도적인 생물의학 연구 센터이다. 그 임무는 빠르게 변화하는 세상에서 더 나은 건강을 위한 획기적인 솔루션을 개발하는 것이다. 학제 간 연구팀들이 환경적으로 유발되는 질병, 특별히 당뇨병, 비만, 알레르기 및 만성 폐질환의 치료 및 예방에 중점을 둔다. 인공 지능과 생명공학의 힘으로 연구원들은 환자로의 응용을 가속화한다. 헬름홀츠 뮌헨은 약 2500명의 직원을 보유하고 있으며 뮌헨/노이헤르베르크에 본사를 두고 있다. 4만3000명 이상의 직원과 18개의 연구 센터를 보유한 독일 최대의 과학 조직인 헬름홀츠 어소시에이션(Helmholtz Association)의 회원이다. 헬름홀츠 뮌헨(헬름홀츠 뮌헨 독일 보건환경연구센터(유한책임회사), Helmholtz Zentrum München German Research Center for Environmental Health GmbH) 더보기: www.helmholtz-munich.de/en

웰컴 생어 연구소 소개

웰컴 생어 연구소는 세계 최고의 유전체학 연구 센터이다. 이 연구소는 생물학 및 의학 지식의 기초를 형성하는 대규모 연구를 수행한다. 이 연구소는 개방적이고 협력적이며, 이 연구소의 데이터, 결과, 도구 및 기술은 과학을 발전시키기 위해 전 세계에서 공유된다. 이 연구소의 야망은 광대하며, 이 연구소는 다른 곳에서는 불가능한 프로젝트를 수행한다. 이 연구소는 게놈 염기서열 분석의 힘을 사용해 DNA의 정보를 이해하고 활용한다. 웰컴(Wellcome)의 자금 지원을 받아 이 연구소는 유전체학의 경계를 넓힐 수 있는 자유와 지원을 받고 있다. 이 연구소의 발견은 건강을 개선하고 지구상의 삶을 이해하는 데 사용된다. 웹사이트(www.sanger.ac.uk)에서 자세히 알아보거나 트위터, 페이스북, 링크드인 및 이 연구소의 블로그에서 연구소를 팔로우할 수 있다.

웰컴 소개

웰컴(Wellcome)은 모든 사람이 직면한 시급한 건강 문제를 해결하기 위해 과학을 지원한다. 웰컴은 삶, 건강 및 웰빙에 대한 발견 연구를 지원하며 정신 건강, 전염병, 기후 및 건강이라는 세 가지 세계적인 건강 문제와 싸우고 있다. 웹사이트: https://wellcome.org/

이 보도자료는 해당 기업에서 원하는 언어로 작성한 원문을 한국어로 번역한 것이다. 그러므로 번역문의 정확한 사실 확인을 위해서는 원문 대조 절차를 거쳐야 한다. 처음 작성된 원문만이 공식적인 효력을 갖는 발표로 인정되며 모든 법적 책임은 원문에 한해 유효하다.


– 출처 : https://www.newswire.co.kr/newsRead.php?no=1013126&sourceType=rss

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