GIST, AI 기반 '자기 지도 학습'으로 세포 분석 한계 돌파

· 세포 종류 예측 성능 향상한 'scRobust' 개발
· 소수의 세포에서만 발현되는 미세 특징도 분석

세포 유형 예측 결과 (이미지=GIST)

광주과학기술원(GIST) AI대학원 이현주 교수 연구팀이 단일세포 리보핵산(RNA) 시퀀싱(sequencing) 기술의 근본적인 한계를 극복할 수 있는 '자기 지도 학습' 방법론을 개발했다.

단일세포 RNA 시퀀싱 기술은 단일세포의 유전자 발현량을 정밀하게 측정할 수 있지만, 전체 유전자의 약 10%만 활용 가능하다는 한계를 지닌다.

이에 이현주 교수 연구팀은 단일세포 RNA 데이터에 적합한 자기 지도 학습 방법론을 적용, 단 5% 미만의 유전자 정보만으로도 세포의 보편적 및 세부적 특징을 모두 파악할 수 있는 기술 'scRobust'를 개발했다.

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IT Times: https://www.ittimes.com/news/articleView.html?idxno=55560

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