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기존 압타머 발굴은 많은 시간과 비용이 소요되는 한계를 가집니다. 본 발명은 심층 신경망(RNN, LSTM)을 활용하여 표적 단백질과 결합하는 후보 압타머 서열을 신속하고 효율적으로 생성, 평가, 검증하는 기술을 제공합니다. 이는 초기 후보 압타머 풀을 획기적으로 감소시켜 최종 압타머 선별 과정을 가속화하며, 신약 개발, 진단 시약, 바이오센서 등 바이오 산업 전반의 혁신을 이끌 것입니다.
기술 분야 | AI 기반 신약 개발 |
판매 유형 | 자체 판매 |
판매 상태 | 판매 중 |
기술명 | |
심층 신경망을 이용하여 표적 단백질과 결합하는 후보 압타머를 생성하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독할 수 있는 기록 매체 및 후보 압타머를 생성하는 방법 | |
기관명 | |
인하대학교 | |
대표 연구자 | 공동연구자 |
한경숙 | - |
출원번호 | 등록번호 |
1020180093129 | 1021154830000 |
권리구분 | 출원일 |
특허 | 2018.08.09 |
중요 키워드 | |
신약 개발LSTM바이오센서진단 기술바이오마커SELEX 대체AI 신약개발생명공학압타머핵산 서열RNN약물 발굴표적 단백질심층 신경망단백질 결합인공지능유전공학 |
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