글로벌 면역 데이터베이스를 기반으로 인간 면역체계의 AI 모델을 개발하여 면역 다양성과 복잡성을 이해하고, 이를 통해 기초 면역학 및 신약개발에 활용

인간 면역체계의 다양성과 복잡성을 더 잘 이해하고, 이를 통해 새로운 치료법과 면역 모니터링 기술 개발에 도움이 되는 동시에 면역 시스템 예측 모델 개발에도 활용 가능

향후 5년 : 글로벌 면역 데이터베이스 수집, AI 기반 질병 관련 면역 시스템 모델 분석, 신규 의료 표적 발굴

향후 10년 : 글로벌 면역 데이터 네트워크 구축, 개인 면역 모니터링 시스템 구축, 개인별 면역 반응에 최적화된 예방 및 치료

1) 면역유전체학(Immunogenomics)

- 면역시스템의 기능과 반응을 조절하는 유전자 및 유전체의 구조 분석 기술

- 면역시스템의 개인 및 집단적 특성 및 변이 분석 기술

2) 면역단백체학(Immunoproteomics)

- 면역단백질의 구조, 기능, 발현 패턴 및 상호작용 분석 기술

- 혈청 및 면역세포 표면 단백질 및 펩타이드 분석 기술

- 면역 반응 관련 단백질들의 구조와 기능 예측/분석 기술

3) 면역대사체학(Immunometabolomics)

- 면역세포의 활성 및 기능에 영향을 주는 대사물질 및 이들의 상호작용 분석 기술

4) 마이크로바잉옴 분석(Microbiome)

- 면역시스템의 기능에 영향을 미치는 미생물 군집 분석

5) 면역세포 표현형 분석(Immune cell phenotyping)

- 면역세포의 발달, 활성화, 분화 상태 분석 기술

- 특정 면역 반응에 관여하는 면역세포 집단을 식별하고 분류

6) AI 및 머신러닝(Artificial Intelligence & Machine Learning)

- 유전체, 전사체, 단백질체, 대사체, 마이크로바이옴 등 대규모 다중오믹스 (muti-omics) 면역데이터를 통합 분석

- 면역 질환의 진단, 예후 예측, 개인 맞춤형 치료를 위한 예측 모델링

(기술적 니즈) 최근 면역치료제 개발 연구가 활발히 진행되고 있지만 개인별 면역반응 차이, 면역내성, 치료 안전성 및 복잡한 면역 네트워크의 조절 등을 해결할 수 있는 새로운 혁신 기술 필요 (경제적 니즈) 암, 자가면역질환, 감염병 등과 같은 면역질환의 글로벌 면역치료제 시장에 대한 국가경쟁력 확보 및 시장 선점 필요 (사회적 니즈) 초고령화 사회 진입으로 빠르게 증가하고 있는 다양한 면역질환의 예방, 조기 진단 및 개인 맞춤형 치료 기술 필요

Human Immunome Project (HIP)

 - 글로벌 면역학적 데이터를 생성하고, 이를 기반으로 AI 기반 면역 시스템 모델 개발

 - 초기(2024~2028): 글로벌 인구 다양성과 면역반응을 대표하는 면역데이터셋 구축 및 면역 모니터링 키트 개발

    * 7개 선도 사이트(아프리카, 호주, 동아시아, 유럽, 중동, 북미, 남미)에서 약 1,500면의 참가자로부터 다양한 면역학 요소(세포, 전사체, 항체, 단백질체, 대사체 등)등의 고해상도 데이터 수집

 - 후기(2029~2033): 암, 자가면역 질환, 감염병 등의 질환 관련 면역 시스템 모델 구축. 면역질환의 예방·진단 및 개인 맞춤형 치료에 활용

AI 기반 면역유전체, 단백체 연구

 - Harvard, Stanford 대학교: AI 기반 면역 유전자 분석, 면역 반응 예측, 면역치료 타겟 발굴 연구 선도

 - European Bioinformatics Institute (EBI): AI 기반 빅데이터 분석을 통하여 인간 면역체계의 구조와 기능 모델링

면역기억 백과사전 (Human TCRome project)

 - T세포 수용체 유전자 정보를 기반으로 개인의 면역정보 파악

국내 연구 기관 및 기업 간의 협업 네트워크와 국제 공동 연구 미흡

해당기술의 의해 구축되는 글로벌 면역데이터 및 면역반응 예측모델을 통해서 암 및 자가면역질환과 같은 면역 관련 질환의 개인 맞춤형 치료의 혁신적인 성장이 가능하고, 국가의 의료 산업 경쟁력 제고 및 사회적 의료비용 감소

면역질환의 조기 진단 및 맞춤형 치료법 개발을 통한 치료 비용을 절감하고, 면역질병 관리의 효율성 제고

대규모 면역 데이터의 수집과 분석을 위하여 표준화된 데이터 처리 및 저장 플랫폼 필요, 한국의 면역 유전학적 특성을 반영한 포괄적인 데이터 구축을 위해서 다양한 연령, 성별, 질병 상태를 포함한 광범위한 인구 데이터 수집, 분석 필요, 대학, 연구소, 병원 및 기업 간의 협력 체계 구축 및 글로벌 연구 프로젝트와의 협력 강화를 위한 국가적 지원 필요

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