□ 연구개요 본 연구에서는 1. 뇌졸중 동물모델을 활용하여 compensation mechanism,과 recovery mechanism을 신경학적 그리고 운동학적 수준에서 명확하게 규명하고 2. 방사광을 기반으로 뇌졸중 동물모델의 근육조직을 3차원 모델링 및 최적화 연구를 수행하여 이를 토대로 3. 뇌졸중 환자의 compensatory movement 감소시키고 recovery movement를 증가시키는 질적 향상 운동 프로그램을 제시하고자 하였다. □ 연구 목표대비 연구결과 - Stroke 모델링을 실시하고 뇌졸중 흰쥐모델을 대상으로 forelimb과 hindlimb의 행동학적 평가를 통하여 compensation movement를 분석하였다. 또한 뇌졸중 흰쥐모델의 histologic analysis를 통하여 흰쥐 brain의 motor cortex의 BDNF와 NGF의 발현양상 관찰하여 뇌졸중 흰쥐모델의 뇌조직 손상 및 회복과 이와 관련한 행동양상 변화를 분석하였다. - 동물모델을 활용하여 muscle tissue와 bone tissue을 면밀하게 분석하였다. bone tissue 분석을 위하여 micro CT, Phase contrast X-ray microtomography를 활용하였으며 muscle tissue 분석을 위하여 Phase contrast X-ray microtomography를 활용하였다. 특히 하나하나의 muscle fiber의 내부구조를 Hard X-ray nanotomography를 활용하여 3차원적으로 분석하였다. - 뇌졸중 환자의 보상적인 움직임을 감소시키고 질적 움직임 향상을 이끌어낼 수 있는 운동 프로그램 활용 방법에 대하여 연구하였다. Trigger FES 자극 & 거울치료 적용방법에 대하여 조사하였고 치료 이후 균형능력과 보행능력 증진을 통하여 뇌졸중 환자의 전반적인 질적 움직임 수준을 향상을 확인할 수 있었다. Task specific training 적용방법에 조사하였고 Task specific training이 뇌졸중 환자의 spasticity를 감소시키고 고유수용성 감각능력 증진시켜 뇌졸중 환자의 움직임을 개선하고 보행과 일상생활 동작에 도움을 줄 수 있음을 확인하였다. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) - 본 연구에서 신경학적인 변화와 연관하여 움직임 손상을 이해할 수 있는 중요한 메카니즘을 제시하였다는 점에서 중요한 의미가 있으며 추후 뇌손상으로 나타나는 운동양상을 파악하는 연구를 진행하는데 있어 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. - 방사광을 활용한 생체조직의 미세구조 분석의 효용성에 대하여 확인하였으며 추후 동물조직의 내부 세부구조를 명확하게 관찰하는데 있어 본 연구의 결과가 효과적으로 활용될 것으로 보인다. 또한 연구에 활용된 3차원적인 미세구조 분석을 통해 병리학적 메카니즘과 회복 메카니즘 연구의 고도화가 이루어질 것으로 판단된다. - 본 연구에서 뇌졸중 환자의 움직임을 개선할 수 있는 운동 프로그램을 조사하여 적용 이후 그 효과를 확인하였다. 이와 같은 결과는 본 연구에서 제시한 운동 프로그램이 뇌졸중 환자의 잠재력을 향상시키고 기능 능력 수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있음을 나타내는 것이며 나아가 본 연구에서 제시된 운동 프로그램의 적용은 뇌졸중 환자의 치료로 인한 사회적, 경제적 비용을 절감하는데 크게 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. (출처 : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : 장상훈
• 주관연구기관 : 한국교통대학교
• 발행년도 : 20220300
• Keyword : 1. 뇌졸중;보상작용;근육;방사광가속기;질적 움직임; 2. stroke;compensation;muscle;synchrotron radiation;qualitative movement;

연구개발 목표 및 내용 최종 목표 Development of high entropy materials for the decontamination of radionuclides 전체 내용 ■ Conceptualization and selection of suitable compositions for the high entropy materials ■ Synthesis and characterization of the high entropy materials ■ Explore cold sintering as a possible pathway for the immobilization of adsorbed radionuclides using high entropy materials ■ Evaluation of the long-term stability and integrity of the waste form ■ Designing the flow test system 연구개발성과 ■ Fabrication of high entropy ceramics for decontamination of radionuclides ■ Characterization of synthesized the high entropy ceramic ■ Feasibility of cold sintering for high entropy layered double hydroxides ■ Publications and academic presentations on the high entropy ceramic materials for cold immobilization 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ■ The results obtained through the study will be reported in the form of journal publications and conference presentations. ■ Nuclear application: Development of new multi-elements layered double hydroxides for decontamination of radionuclides. ■ Material application: Application of cold sintered layered double hydroxides for the battery or catalysts. (source : 요약문 2p)

• 연구책임자 : 류호진
• 주관연구기관 : 한국과학기술원
• 발행년도 : 20221200
• Keyword : 1. 고엔트로피세라믹;저온고화;방사성동위원소흡착;침출시험;동적시험; 2. High Entropy Ceramics;Cold Immobilization;Radioisotope Adsorption;Leaching Test;Flow Test;

□ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 • LED 조사가 발효 미생물의 생육에 미치는 영향과 관련 기작 연구 • LED광원과 반응하는 발효식품 내 감광성 생리활성성분과 발효미생물들과의 상호작용 구명 • 최적 LED광원에서 유산균의 감광성 분석과 유산균 대사산물의 감광성 탐색 및 기능성 변화 연구 ◼ 전체 내용 LED광원이 발효미생물의 생육에 미치는 영향을 조사하고, 다양한 LED광원에 반응하는 식품 내 생리활성성분의 탐색 및 유용 미생물들과의 상호 관계를 밝혀 발효식품의 가공ᆞ저장 라인에 적용할 수 있는 LED광원과 발효식품의 기능적, 미생물학적 안정성을 밝히고자 함. ◼ 1단계 ❏ 목표 LED((Light emitting diode)에 의한 발효 미생물들의 생육 조절 작용 연구 ❏ 내용 ◯ LED광원처리에 따른 발효미생물[김치발효유산균(Lactobacillus plantarum, Leuconostoc mesenteroides) 김치산막효모(Pichia속)]의 생육 촉진/저해/조절능 탐색 ◯ 광원조사에 의한 발효 미생물의 대사산물 변화와 미생물 대사산물의 LED 광원에 대한 감광활성 작용 연구 ◯ 발효식품 중 LED광원에 대한 반응 유산균 탐색, 분리 및 동정 ◼ 2단계 ❏ 목표 LED광원에 의한 발효식품 내 생리활성 성분과 발효 미생물의 상호작용 연구 ❏ 내용 ◯ LED광원에 의한 광활성화 발효식품성분 탐색과 발효미생물에 미치는 영향 연구 ◯ LED 조사에 의한 감광성 생리활성 성분들의 발효미생물의 생육에 미치는 영향 분석(감광성에 의한 저해/촉진/조절 작용의 변화, 대사산물의 변화) ◯ LED 광 반응성 발현 유산균의 감광성 생리활성 성분과의 상호작용 및 관련 기작 연구 ◼ 3단계 ❏ 목표 유산균의 생육조절 관련 광반응성 대사경로 탐색과 적정 LED 적용 조건 분석 ❏ 내용 ◯ 유산균의 광반응 대사 분석과 유산균 대사산물의 감광성 탐색 ◯ 감광성 생리활성 성분의 상호작용과 유산균 생육 조절을 위한 최적 LED 조건 분석 ◯ 광 반응성 유산균의 프로바이오틱 기능성 탐색 및 LED조사에 의한 기능성 변화 연구 ◯ 발효식품의 가공ᆞ저장 라인에의 적용을 위한 LED조사 조건탐색 □ 연구개발성과 ◯ 논문실적: SCI 2건, KCI 1건 ◯ 특허출원: 2건 ◯ 학술대회발표: 9건 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ◯ 활용계획 • COVID19로 인해 전세계적인 한국발효식품의 선호도 증가로 수출 저장 유통의 신기술을 확보하며 개선된 발효법 활용 • 광활성 식품성분의 생리 기능성에 대한 체계적인 연구를 바탕으로 식품기능성/생리기능성 맞춤형 식품생산을 위한 응용 • 친환경, 저비용의 LED 광원은 중소 농·식품업자들에게 고효율의 실용적인 기술을 제공하고, 식품업계는 물론 제약, 화장품업계까지도 융합기술로 활용 가능 • 발효미생물과 광감응을 이용한 전통발효식품의 위생화 및 안전 저장 기술의 응용 ◯ 기대효과 과학 기술적 측면) LED 광조사에 의한 발효식품의 저장성과 가공라인 기반기술로의 확장이 기대됨. 또한, 고부가가치의 발효식품 소재 확보와 기능성 제고 기대 경제 산업적 측면) 고비용의 식품발효조절체계와 저장/위생관리에서 경제성, 접근성, 안정성면에서 탁월한 장점을 보유한 원천기술 확보 기대 사회적 측면) 대사연계 적용연구를 통해 복잡한 발효식품계와 광원과의 상호작용 연구를 통해 다양한 식품품질변화요인에 있어 조절과 제어 개념의 재정립 (출처 : 요약문 2p)

• 연구책임자 : 오영지
• 주관연구기관 : 서울대학교
• 발행년도 : 20220600
• Keyword :

□ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 방사광 영상기법을 이용한 초기 폐암의 방사광 영상 진단 기술 개발 ◼ 전체 내용 고정밀 고해상도의 3차원 영상 획득이 가능한 방사광 영상기법과 폐암 특이적 생기능성 나노입자를 이용한 폐암의 비침습적 진단 모델을 구축함. ◼ 1단계 ❏ 목표 생기능성 나노입자를 이용한 폐암 표지자의 제작과 염색방법의 개발 ❏ 내용 30nm 크기의 Au, Ag 금속입자와 EGFR L858R, TTF1 antibody를 결합한 생기능성 나노입자의 합성과 폐암조직 내 염색기법을 확인하고 방사광 영상 획득을 계획함. ◼ 2단계 ❏ 목표 초기폐암진단을 위한 방사광 영상획득 모델의 구축과 임상적 응용가능성 검증을 위한 예비실험 계획 수립 ❏ 내용 염색된 폐암조직에 대해 PLS-II와 Photon Factory의 BL14B/C에서 방사광영상을 획득함. □ 연구개발성과 PLS-II 6C BMI와 Photon Factory BL14B/C에서 방사광 영상기법을 이용한 폐암영상 획득 protocol을 구축함. □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 본 연구를 통해 방사광 X선을 이용한 폐암 검체의 영상획득 방법을 개선하였으며 PLS-II 6C BMI의 구조 개선을 통한 국내 가속기 기반 의생명 연구역량을 향상시킴. 생기능성 나노입자의 분포와 폐암 검체 내 특정 유전자 변이를 확인할 수 있었으며 또한 해외연구소와의 협력강화를 통해 임상연구로의 발전을 기대할 수 있음. (출처 : 요약문 2p)

• 연구책임자 : 이은주
• 주관연구기관 : 고려대학교
• 발행년도 : 20220600
• Keyword : 1. 방사광;폐암;진단; 2. Synchrotron radiation;lung cancer;diagnosis;

Ⅳ. 연구개발결과 1. 방사선 표적 인자군 및 바이오데이터를 이용한 방사선 반응 빅데이터 구축 - 방사선 치료 반응 인자 대량 발굴 시스템 구축 - 암줄기세포 방사선 반응 빅데이터 구축 - 타겟 miRNA 발현 유도물질의 암치료 조절 기전 규명 2. 방사선 반응제어 기술 평가를 위한 전임상연구모델 개발 - 동물모델기반 방사선 반응 측정 평가시스템 구축 - 방사선 반응 표적인자의 in vivo 유효성 검증 - 종양미세환경 모사 평가 시스템 구축 3. 방사선 치료 저항성 진단시스템 및 선도치료물질 유효성 평가 - 방사선치료 저항성 진단 표적시스템 유효성 평가 - 방사선 저항성 진단용 바이오마커 타겟 약물 스크리닝 - 방사선치료 First-in class 후보표적 평가 - 방사선치료 선도 물질 전임상 평가 4. 방사선 치료부작용 예측인자 발굴 및 작용기전규명 - 방사선치료 조직손상관련 단백질 변화 추적 및 기전 연구 - 방사선치료부작용 검증 동물모델 구축 - 장기별 방사선 조직손상 조절 인자 발굴 및 검증 (출처 : 요약문 4p)

• 연구책임자 : 김광석
• 주관연구기관 : 한국원자력의학원
• 발행년도 : 20220200
• Keyword : 1. 방사선치료;바이오마커;분자진단;방사선 신약;방사선민감;방사선보호; 2. radiotherapy;biomarker;molecular diagnosis;radiation medicine;radiosensitivity;radioprotectant;

Ⅳ. 연구개발결과 ○ 공개 데이터베이스를 활용하여 바이오마커 후보의 전사체 분석 ○ 바이오마커 후보의 전사체 분석을 통해 활용 가능한 화합물 발굴 및 평가 ○ 동물모델에서 방사선보호제 후보물질의 개체수준 유효성 평가 ○ 방사선보호제 후보물질의 작용기전 확인 ○ 혈액 분리칩과 후보물질 감지칩이 통합된 진단키트 개발 ○ 암 진단·치료용 후보인자 패널 탐지 바이오칩 기술의 유효성 평가 ○ 후보물질 정밀 탐지를 위한 전기화학적 시료(바이오마커-프로브) 반응 분석용 소프트웨어 구축 ○ 후보물질 정밀 탐지 시료 반응 정량화 및 최적화 ○ 혈액생검 분석 키트(카트리지) 전용 리더 장치 시작품 제작 ○ 혈액분리 바이오칩 시작품 제작 ○ 혈액분리 바이오칩에서 혈구 계측 효율 측정을 위한 백혈구 염색법 구축 ○ 신규 방사선 바이오마커의 암 진단 및 치료 세포 내 유효성 평가 ○ 신규 방사선 바이오마커의 암 진단용 압타머 개발 및 최적화 ○ 바이오마커의 압타머 활용 암 진단 및 치료용 바이오키트 시작품 개발 ○ 암 진단 및 방사선치료 예후 예측용 신규 바이오마커 HRP-3의 생물학적 유효성 평가 완료 ○ 신규 바이오마커 HRP-3 활용 진단용 바이오키트 제작을 위한 압타머 최적화 실시 완료 ○ HRP-3 바이오마커 및 압타머 이용한 바이오키트 시작품 1종 개발 및 제작 완료 ○ HRP-3 압타머쌍을 이용한 진단용 바이오키트 시작품 사용 최적 프로토콜을 완성 ○ 딥러닝 기반 방사선 반응 조절 인자 탐색 생명정보공학 소프트웨어 개발 ○ 내방사선 기능 구현을 통한 방사선 환경 적합 IoT 커넥터 성능 개선 및 시제품 제작 (출처 : 요약문 5p)

• 연구책임자 : 정인수
• 주관연구기관 : 한국원자력의학원
• 발행년도 : 20220300
• Keyword : 1. 방사선의공학;바이오칩;바이오마커;IoT커넥터;딥러닝 소프트웨어; 2. Radiation medical engineering;Bio-chip;Bio-marker;IoT connector;Deep-learning software;

□ 연구개요 각 장기의 움직임/형태변화 정보를 결합하여 Augmentation 방법을 최적화하는 알고리즘을 연구하여, 개별환자 CT정보만 사용하는 자동도해 알고리즘을 개발하고, 셋업 CT의 품질 고도화을 구현하여 빅데이터 없이 단계적 지능형 네트워크 (셋업CT 고도화, 환자특이적 학습데이터 생성, 장기의 자동도해)를 개발하여 On-line ART를 가능하게 함. □ 연구 목표대비 연구결과 환자 셋업용 CT 고도화 : 환자 셋업용 저화질의 MVCT와 고화질의 kVCT 영상을 이용하여 딥러닝 cycleGAN 네트워크를 이용하여 셋업용 MVCT를 synthetic kVCT로 변환하여 영상 품질을 고도화에 성공함. 고화질로 변환된 MVCT는 셋업영상으로서의 환자의 내부장기의 위치는 유지되면서 영상의 대조도 및 영상품질지수는 kVCT와 유사하게 측정됨. 주요 장기에서 kVCT와 유사한 HU분포 값으로 선량계산에도 적합함을 확인함. 환자 특이적 학습데이터 생성 : 동일한 환자의 2회 촬영한 두 세트의 kVCT 영상을 이용하여 환자 특이적 augmentation 방법을 개발함. 두세트의 kVCT 정합과정에서 발생하는 Deformable Vector Filed (DVF)변화를 딥러닝을 통해 학습하며 학습단계에서 추출한 DVF를 적용하여 원본CT에서 변형된 100 개 세트의 kVCT를 성공적으로 생성하여, 환자 특이적 augmentation을 수행함. 장기의 자동도해 :두 개의 kVCT에서 생성된 환자 특이적 학습데이터를 가지고 딥러닝 기반 U-net segmentation 알고리즘을 학습하여 kVCT의 전립선 주변 장기 Dice coefficient 90% 이상의 정확도를 보여주었음. 위 3가지 방법들을 통합하여 두 개의 kVCT 영상으로 학습한 장기의 자동도해 모델에 고도화된 MVCT 영상을 전달학습으로 자동도해를 진행함. 고화질로 변환된 MVCT에서의 자동도해결과 femoral head의 경우 80% 이상의 정확도를 보여주지만, bladder, prostate, rectum의 경우 영상고도화를 하여도 유사한 장기 사이에 HU분포 구별이 어려워 50% 정도의 정확도를 보임. 전립선 암이 아닌 타 장기에서의 활용 가능성 평가와 영상 고도화 방법의 추가적인 연구가 필요로 함. □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) ■ 임상적 측면 - 본 과제로 전립선 암의 적응방사선 치료의 자동화 구현이 가능해 지면, On-line ART가 실현되어 개인 맞춤형 방사선 치료가 실현 될 것으로 기대됨. 또한 타 질환의 On-line ART 치료 확장 가능함. ■ 기술적/학문적 측면 - 의료에서의 인공지능 적용은 세계적인 추세이며, 앞으로도 부가가치가 큰 사업으로 전망되고 있음. 현재 우리나라에서도 몇 군데의 의료 기관에서 인공지능을 활용한 환자 진료 및 치료를 개발 하고 있으나, 방사선 종양학에서 상용화된 기술은 없기 때문에, 본 연구결과는 상용화 기술로 발전 가능함 ■ 사회적/경제적 측면 - 본 프로젝트는 의료 융합 기술의 발전에 기여할 것으로 예상된다. 국내의 고도화된 IT/ software 기술의 의료기술에 적용함으로써 관련 산업의 국내성장에 기여할 수 있을 것임. (출처 : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : 한영이
• 주관연구기관 : 성균관대학교
• 발행년도 : 20220300
• Keyword : 1. 적응 방사선 치료;딥러닝;영상 고도화;자동도해;영상증강; 2. Adaptive Radiation therapy;Deep learning;Image improvement;Auto segmentation;Image augmentation;

□ 연구의 목적 및 내용 < 최종목표 > 의료영상의 자동 분류 및 전처리를 통해 영상 빅데이터 및 인공지능을 위한 데이터웨어하우스의 품질을 향상. < 연구내용 > ○ 1-2차년도 - DICOM 영상의 내용과 헤더정보로 검사 및 시리즈 종류의 자동 분류 - DICOM 영상의 내용과 헤더정보로 재생성된 검사 및 시리즈이름을 PACS DB에 저장된 정보와 비교 - DICOM 파일의 오류 검출 - 1차년도 외부영상 핵의학검사(PET, 뼈스캔 등)에 대해 시행 - 2차년도 외부영상 검사(CT, MR, US 등)에 대해 시행 ○ 3차년도 - 인공지능 연구에 사용하기 쉽도록 초음파영상의 전처리를 시행 - DICOM 영상에서 초음파 영역을 검출하여 crop - 영상의 병변주위에 표시된 annotation을 제거 - 영상의 annotation 위치를 추출하여 인공지능의 관심영역으로 사용할 수 있도록 함 □ 연구개발성과 < 정성적 성과 > ○ 영상정보 저장상황 보고서 ○ DICOM 영상을 이용한 검사이름 및 시리즈 이름을 유추하는 프로그램의 개발 ○ 초음파 DICOM 파일에서 영상추출, 마커제거 등을 수행하는 프로그램의 개발 □ 연구개발성과의 활용계획(기대효과) ○ 영상빅데이터 및 인공지능을 위한 데이터웨어하우스 품질 향상 ○ 연구자들의 영상을 이용한 인공지능 연구 아이디어의 실현 가능성을 높임 ○ 영상데이터 수집 및 클리닝에 소요되는 연구기간을 단축 ○ 국립암센터 외 여러기관 영상을 데이터웨어하우스에 추가하여 인공지능 연구결과의 신뢰성을 높임 ○ 머신러닝 학습이 가능한 데이터 기반을 구축하여, 국가 암 빅데이터로 확대할 수 있으며 연구자 맞춤형 DB를 제공 (출처 : 요약문 2p)

• 연구책임자 : 김태성
• 주관연구기관 : 국립암센터
• 발행년도 : 20221000
• Keyword : 1. 영상정보;인공지능;데이터웨어하우스;핵의학; 2. Imaging Information;Artificial Intelligence;Data Warehousing;DICOM;Nuclear Medicine;

○ 공통데이터모델 구축 및 Cohort 정의 - OMOP CDM 데이터모델이 구축된 분당서울대학교병원, 서울대학교병원 그리고 가톨릭대학교 서울성모병원에서 암 진단을 받은 환자들을 대상으로 방사선 요오드 치료, 영상검사(CT), 방사선 치료 여부에 따라 2차 암 발생을 비교하기 위한 Cohort와 Concept_id를 정의 - 갑상선암 환자, 소아 환자, 유방암 환자를 대상으로 진행 - International OHDSI Forum에 갑상선암 연구 디자인을 공개하고 공동 연구에 참여할 기관을 모집하였으며, 부천순천향대학교 병원이 추가로 연구에 참여함 - 연구에 필요한 비정형 데이터와 방사선 용량은 공통데이터모델로 추가 변환하여 활용하였음 ○ 방사선 노출에 따른 2차 암 발생 비교 분석 - OHDSI에서 제공하는 CohortMethod R package를 사용하여 의료 방사선 노출군과 비노출군을 비교 분석하였으며, 인구통계학적 정보와 Condition_occurrence 테이블을 covairate로 활용하여 1:1 Propensity score matching 하였음. 또한 Negative control을 적용하여 연구결과를 보정함 - 갑상선암 환자는 방사선 요오드 치료에 따라 4개 의료기관 분석결과 2차 암 발생에 영향이 없는 것으로 확인되었으며(HR = 1.08, CI = 0.89~1.31), 중증도에 따른 분석에서 Stage 1 (HR = 0.99, CI = 0.66~1.46)과 Stage 3 (HR = 1.02, CI = 0.63~1.63) 모두 차이는 없었음 (Stage 2와 4는 대상자 수가 부족하여 분석에서 제외되었음) - 소아 환자는 CT 촬영 후 암 발생에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며 악성 종양 (HR = 2.22, CI = 1.46~3.37)과 혈액암 (HR = 1.737, CI = 1.2~2.52)에서 위험률의 차이를 확인함 - 유방암 환자는 수술 후 방사선 치료에 따른 2차 암 발생이 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었음 (HR = 0.88, CI = 0.70~1.11) ○ 메타분석과 베이지안 계층모형을 이용한 강화 일반화 선형 모형 - 메타분석은 기존의 개별 연구결과를 통합하여 분석하는 방법으로 베이지안 계층모형 기반으로 하거나 다양한 p-value 결합을 통하여 기존의 연구결과와 연구과제 참여병원들의 자료 분석 결과를 통합하여 분석함 - 참여 의료기관에서 추정된 위험비를 이용해 다양한 기간에 대해 메타분석을 진행하였고 방사선 치료가 2차 암 발생에 영향을 미치지 않음을 확인함 ○ Propensity score matching과 covariate balance evaluation - 성향점수매칭 이후 생존시간을 반응변수로 하는 Cox proportional hazards 회귀모형을 적합시켜 confounder의 영향을 회귀분석을 통해 다시 통제함 - Proportional hazard 가정을 확인하기 위해 Kaplan-Meier 곡선의 log-log 그래프와 Schoenfeld 잔차분석 실시 결과 모두 대조군과 통계군의 위험도의 비율이 일정하다고 가정할 수 있음 - Proportional hazard 가정이 위배될 경우에 인과효과여부를 검정하기 위해 변형된 인과효과를 검정하는 model-free method를 추가적으로 사용하는데 대표적인 RACE, SPCE, SQE를 통한 결과 모두 두 집단에서의 값의 차이가 통계적으로 유의하지 않음 ○ 차등정보보호를 이용한 개인정보 비식별화 - 개인의 데이터를 다른 사람의 수많은 데이터와 조합해 개인정보를 침해하지 않으면서도 통계를 얻을 수 있는 기술인 차등정보 보호를 통한 개인정보 비식별화를 구현을 목적으로 함 - 각 자료 출처에서 Kaplan-Meier 곡선에 잡음을 추가하여 비식별화된 Kaplan-Meier 곡선을 만들어 log-rank test를 실시하고 메타분석을 통해 국소차등정보보호가 적용된 결과를 제시함 (출처 : 요약문 5p)

• 연구책임자 : 이호영
• 주관연구기관 : 서울대학교
• 발행년도 : 20220200
• Keyword : 1. 공통데이터모델;2차 암;의료 방사선 노출;다기관연구;차등정보보호; 2. Common Data Model;Secondary Cancer;Medical Radiation Exposure;Multi Center Study;Differential Privacy;

비공개항목입니다.

• 연구책임자 : 홍준희
• 주관연구기관 : 국립암센터
• 발행년도 : 20220300
• Keyword : 1. 뇌종양줄기세포;뇌신경회로;침윤성;적소;항암제;방사선 저항성; 2. Brain tumor stem cells;Myelinated axon tract;Infiltrative;Niche;Chemo-radiation resistance;