컴퓨터공학과

인공지능 & AI 융합 네트워크 사업단에서 공동으로 개최하는 콜로키움을 7월 18일(목) 오전 10시 30분에 개최하오니 많은 참여 부탁드립니다.

시기 :2024년 7월 18일(목) 오전 10시 30분

Where :팔달관 407호

연사 :김도균 교수( University of Pennsylvania)

제목 :면역 건강에 있어 인공지능의 역할

개요 :

면역 체계의 기능과 건강에는 세포의 복잡한 상호 작용, 비율 및 활성화 상태가 포함됩니다. 인간의 면역 반응을 이해하려면 피험자 모집부터 데이터 분석까지 표준화된 접근 방식이 필요합니다. Immune Health는 세포 계측법을 통한 단일 세포 분석을 위한 혈액 표본 수집 및 준비를 위한 표준화된 프로세스를 통해 피험자 모집, 생체 표본 처리, 분석 실행 및 데이터 통합을 위한 인프라를 제공합니다.

높은 처리량의 단일 세포 세포 계측 데이터는 질병 및 치료 반응에서 면역 체계의 역할을 이해하는 데 필수적입니다. 기존 주석 방법은 확장성과 정확성 측면에서 어려움을 겪고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 세포 유형 주석을 포함한 면역 표현형 분석을 위한 자동화된 솔루션인 세포 계측법 마스크 자동 인코더(cyMAE)를 제안합니다. cyMAE 모델은 MCM(Masked Cytometry Modeling)을 사용하여 사전 정보 없이 단백질 마커 간의 관계를 학습하고 특수 작업에 맞게 미세 조정됩니다. 여러 코호트에서 검증된 cyMAE는 항체 동시 발생 패턴을 정확하게 식별하고 해석 가능한 세포 면역표현형 분석을 제공하며 대상 메타데이터의 예측을 향상시킵니다. 이는 세포 유형 주석, SARS-CoV-2 감염, 2차 면역 반응 및 코로나19 감염 단계에 대한 예측을 향상시킵니다. CyMAE는 면역학 연구를 크게 발전시켜 건강과 질병의 세포 및 대상 수준 표현형에 대한 더 나은 예측과 해석을 가능하게 합니다.

약력 :

김도균 박사는 정보학 부교수이자 CATI(AI 기반 번역 정보학 센터) 소장입니다. 그는 또한 Immune Health의 정보학 부책임자이기도 합니다. 그의 연구는 '오믹스 데이터, 환경 데이터, 영상 및 전자 건강 기록(EHR) 표현형 데이터를 포함한 다중 모드 데이터 통합에 중점을 두고 있습니다. 김 박사의 업무는 이론 및 응용 프로젝트에 걸쳐 다중 오믹스 데이터를 결합하고 임상 결과를 예측하며 유전체학과 이미징 데이터를 통합하는 방법을 개발합니다. 그의 장기적인 목표는 AI를 활용한 정교한 데이터 통합 방법을 통해 정밀 의학을 발전시키는 것입니다. 김 박사는 2016년 Geisinger Health System에서 학문적 경력을 시작했으며 나중에 University of Pennsylvania에 합류하여 정보학 연구에서 계속 혁신을 이루고 데이터 과학과 임상 실습을 연결하여 환자 결과를 향상시키고 있습니다.

주최 :소프트웨어학과 손경아 교수( kasohn@ajou.ac.kr )