나노기술 및 정책 정보

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● 황싱루 교수(난카이대학교) 및 옌시윈, 텐제 연구원(중국과학원) 공동 연구팀은 단백질 나노프로브와 딥러닝 이미지 분할 기술을 결합한 종양 혈관 투과성의 정량적 분석 방법인 Nano-ISML (Image Segmentation based Machine Learning)을 개발

● Nano-ISML을 이용하여 자체 구축한 30여 종의 종양모델에 대한 데이터 분석을 진행하였고, 종양 혈관의 높은 이질적 투과성을 체계적으로 규명하는 데 성공

● 본 연구 결과로 서로 다른 종양 혈관의 투과성은 100배 이상 차이가 나며, 이는 종양 유형 및 혈관 유형과 관련됨을 발견

● 또한, 고 투과성 및 저 투과성 혈관이 각각 수동적 및 능동적 투과 메커니즘에 의존하는 이질성 원리를 규명하고, 이 메커니즘에 기반하여 나노약물을 분류하여 설계하는 새로운 전략을 제시

● 본 연구팀이 개발한 단일 혈관 정량적 분석 기술은 혈관 분자 메커니즘, 약물 선별, 약물 전달 등 기타 분야에서도 다양하게 활용될 것으로 기대

Nature Nanotechnology (2023.02.13.), Machine Learning-assisted Single Vessel Analysis of Nanoparticle Permeability in Tumour Vasculatures