[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(2): AI가 암 백신을 설계하는 시대
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[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(2): AI가 암 백신을 설계하는 시대
두줄요약
AI로 neoantigen을 예측해 개인 맞춤형 암 백신을 설계하는 DeepNeo 사례를 정리했습니다. 모델 구조와 임상 검증 결과, 그리고 바이오 AI에서 확장 가능한 컴퓨팅의 필요성을 다뤘습니다.
핵심 내용
- 암 백신 설계에서 타깃 항원 선택과 전달 방식의 중요성 정리
- 개인 맞춤형 암 백신의 핵심 개념인 neoantigen, pMHC, MHC I/II 설명
- AI 기반 neoantigen 예측 플랫폼 DeepNeo 소개
- DeepNeo-MHC, DeepNeo-TCR, DeepNeo-BCR의 예측 대상과 CNN 기반 학습 구조, 임상·TCGA 검증 결과 요약
적용해볼 점
- neoantigen 예측의 한계 보완을 위한 다단계 모델링 관점
- 연구 단계에서 임상 검증까지 연결되는 AI 바이오 모델 활용 가능성
- 대규모 유전체 데이터 분석을 위한 확장형 컴퓨팅 인프라 필요성