제목 | 약물 부작용 예측이 가능한 공동배양 미세유체 플랫폼 |
추천 연구 | Chong, Lor Huai, et al. "Integration of a microfluidic multicellular coculture array with machine learning analysis to predict adverse cutaneous drug reactions." Lab on a Chip 22.10 (2022): 1890-1904. |
선정 이유 | 본 논문은 약물이 인간 몸에 주입될 때 발생할 수 있는 잠재적으로 생명을 위협할 수 있는 부작용인 부정적인 피부 반응을 예측하는 새로운 방법을 제안하고 있습니다. 특히, 기존의 in vitro 피부 모델이 다양한 세포 간 상호 작용을 포괄적으로 재현하지 못하는 반면, 이 논문에서는 마이크로플루이딕 다중 세포 배열(MCA)과 기계 학습 알고리즘을 결합한 플랫폼을 도입, 신약 개발 및 안전성 평가 분야에서 중요한 도전 과제를 해결할 가능성이 있습니다. |
주요 내용 | 이 논문은 마이크로플루이딕 다중 세포 공존 배열(MCA)을 사용하여 약물의 피부에 대한 과민 반응 가능성을 평가하는 새로운 in vitro 플랫폼을 제시하였습니다. MCA는 헤파토사이트, APCs, 케라티노사이트, 그리고 피부 섬유아세포를 포함하여, 약물 대사 생성과 이에 따른 면역 반응 및 세포 사멸과 같은 다양한 메커니즘을 모델링을 하였습니다. 5개의 readout이 도출되며, 기계 학습 알고리즘(SVM과 PCA 사용)을 통해 통합되어 약물의 피부 과민반응 여부를 예측하여 보여주고 있습니다. |
시사점 | 본 연구진은 기계 학습 알고리즘과 마이크로플루이딕 기술의 결합을 통해 약물의 피부 과민 반응을 예측하는 새로운 전략을 제시하여, 신약 개발 및 인체에 대한 약물 반응의 안전성 평가에 대한 새로운 통찰을 보여주었습니다. 또한, 개인화된 의학 및 환자 특이적인 약물 반응 예측에서의 응용 가능성을 열어놓고 있으며, 미래의 약물 개발 및 테스트에서 중요한 도구가 될 수 있을 것입니다. 여기서 주목할 점은 이 플랫폼이 더 개선될 수 있고 및 확장의 가능성을 가지고 있어, 이는 향후 다양한 약물과 환경 물질에 대한 피부 반응을 폭넓게 연구할 수 있는 기반을 제공할 것입니다. |
RLRC 생체시계-항노화 융합
Comentários