기술 세부내용데이터 증강 기반 양성 에피토프 예측 모델 생성
양성 에피토프 예측 모델을 생성하는 기술로, 신약 개발에 필요한 데이터를 증강하는 방법을 포함함
인간 단백질 서열 데이터를 바탕으로 점 변이 기전을 활용하여 양성 에피토프 데이터를 증강하고, 사전 학습된 자연어 처리 모델을 이용하여 예측 모델의 정확도를 높임
사전 학습된 자연어 처리 모델을 통해 방대한 생물학적 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 양성 에피토프를 예측하는 모델을 생성하는 방법임
에피토프 예측 모델의 응용 가능성
증강된 데이터를 사용하여 양성 에피토프 예측 모델을 학습시키며, 이를 통해 아미노산 서열을 입력받아 양성 에피토프 여부를 예측할 수 있음
에피토프 예측 모델은 암, 바이러스 감염, 자가면역질환 등 다양한 질병 치료 백신 개발에 활용 가능함
면역 반응을 증강하는 항암 백신 및 바이러스 백신 개발에 기여할 수 있으며, 맞춤형 치료에도 적용될 수 있음
