유전자 치료등 폐암에 대한 새로운 치료법의 개발및 그 효능의 검증에 있어 적절한 동물 모델이 없음은 큰 제 한점중의 하나이다. 특히 종양의 생물학적 특성이나 치료에의 효과등이 장기자체의 환경에 크게 영향 을 받는다는 사실은, 인체에서의 폐암의 특성을 가지며 폐에 정 위적으로 발생하는 폐암의 동물모델의 개발 을 시급하게 한다. 저자등은 Nude rat을 대상 동물로 하여, 개흉하에 종양세포 부유액을 원하는 폐말단 부위에 직접 주입함으로 폐에 정 위적으로 폐암의 발달을 유도하였으며 이를 이용하여 발생된 비소세포 폐암의 병태를 연구하였다. 종양은 실험 대상 등물에서 모두 발생하였으며 이용한 두 가지 종류의 세포주(NCI-H46O과 NCI-H1299)에서 모두 효과적으로 발생하였다. 발생된 폐종양은 시간 경과에 따라 주위 조직으로의 침윤과 종격동 전이의 양상를 보였다. 종양 숙주 동물의 평균 수명은 약 5주 정도였다. 저자등이 개발한 비소세포폐암의 동물 모델은 기관지를 통한 종양 세포 주입법에 의한 폐암 모델에 비해 국소적으로 진행된 폐암을 원하는 부위에 정확히 만들 수 있음은 물론 외과적 처치를 비롯한 국소적 치료 방법의 개발이나 ?과의 검증에 두루 이용되기에 적절하다고 사료된다.
Cancer cachexia는 지방조직과 근육계 조직의 손실에 따른 체중의 현격한 감소를 특징으로 하고 있어 궁극적으로는 암 치료제에 대한 반응을 낮출 뿐만 아니라, 삶의 양은 물론 질도 낮추게 되는 시급히 해결되어야 하는 미충족 의료수요중의 하나이다. 아직까지 임상에서는 수많은 노략에도 불구하고 일부 완화시킬 수 있는 약제가 있기는 하나, 전반적으로 해결이 가능한 약제나 치료 방법이 아직은 없는 실정이다. 그러므로 이를 해결할 수 있는 방법으로 동물모델이 필요한 질환이라 하겠다. 이러한 배경하에 연구자 등은 우선 동물모델을 수립하고 이를 기반으로 적절한 치료제를 개발하기 목적으로 본 연구에서는 C26 대장 선암 세포를 이용한 Cancer cachexia 동물모델을 수립하여 이 모델에서의 변화를 소개함으로써 향후 더 진보된 치료제 개발이나 병태생리를 연구하는데 도움을 주고자 본 연구를 시행하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. C26 adenocarcinoma를 대퇴부 주입 후 시간 경과에 따라 몸무게의 변화가 현저하여 2주 이후에 유의한 몸무게의 감소, 식욕부진, 활동감소가 관찰되었고, 이때의 혈청 Cytokine 및 이를 조절하는 여러가지 전사인자의 변화가 선행되었고, 현저한 근육계의 근감소가 관찰되었으며, 실험동물은 3주에 40%가 사망하는 변화를 보였다. 연구자 등은 본 동물모델은 향후 새로운 치료약제 개발이나 Cancer cachexia 병태생리 연구에 매우 도움이 되는 수립하기 간편하며, 기저 분자생물학적 변화를 관찰할 수 있는 우수한 Cancer cachexia 모델이라 결론지을 수 있었다.
반려동물 웨어러블 시장의 성장함에 따라 반려동물의 행동 패턴을 측정하고 분석할 수 있는 센서데이터가 활용되고 있다. 본 논문에서는 반려동물 수면 패턴 모니터링을 위한 행동 분류 모델을 제안한다. 6축 센서 데이터를 활용한 가속도 및 자이로센서 데이터를 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델은 ResNet을 통해 시간에 따라 가속도 및 자이로센서 데이터의 특징을 추출한 후 LSTM을 사용하여 시계열 정보를 고려한 행동 분류를 수행한다. 이러한 과정을 통해 정확한 행동 패턴 분석이 가능하게 되며 반려동물의 건강 관리 및 수면 질 개선에 기여할 것으로 기대한다.
재생에 관한 연구는 정상적인 발생 및 분화의 기작을 이해하는데 있어서 유용한 연구모델이며 재생의 기작을 규명함으로써 재생의 능력이 없는 동물에 이를 적용하고 응용할 수 있을 것으로 생각된다. 지렁이는 재생연구의 대상동물로 여러 가지 장점을 갖고 있는데 특히 뇌, 심장 등과 같은 중추기관의 재생을 연구할 수 있는 유일한 동물이라고 사료된다. 현재 지렁이에 관한 연구는 여러 방향으로 진행되고 있는데 재생아세포의 기원, 재생시 발현이 촉진되는 단백질분해효소의 특성, Hox 유전자의 발현양상 등에 관한 연구가 진행되고 있다.
효과적인 동물 생태계 분석을 위해서는 동물 서식 현황을 자동으로 파악할 수 있는 동물 관제 기술이 중요하다. 특히 울음소리로 종을 판별하는 동물 소리 분류 기술은 영상을 통한 판별이 어려운 환경에서 큰 주목을 받고 있다. 기존 연구들은 단일 딥러닝 모델을 사용하여 동물 소리를 분류하였으나, 야외 환경에서 수집된 동물 소리는 많은 배경 잡음을 포함하여 단일 모델의 판별력을 악화시키며, 종에 따른 데이터 불균형으로 인해 모델의 편향된 학습을 야기한다. 이에, 본 논문에서는 클래스의 데이터 수를 고려하여 페널티를 부여하는 Focal Loss를 사용한 여러 분류 모델의 예측결과를 앙상블을 통해 결합하여 잡음이 많은 동물 소리를 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 공개 데이터 셋을 사용한 실험에서, 제안된 기법은 단일 모델의 평균 성능에 비해 Recall 기준으로 최대 22.6%의 성능 개선을 달성하였다.
본 논문에서는 동물소리 인식시스템을 위하여 최대 빈도모델 탐색 알고리즘을 고안하고 이를 이용한 소리모델을 생성하는 방법을 제안하였다. 소리모델 생성 방법은 동물종의 소리 데이터로부터 학습과정, 비터비 탐색과정 및 최대 빈도모델 탐색과정을 반복하면서 HMM(Hidden Makcov Model)모델의 구조(상태의 수와 GMM의 수)를 탐색하여 최적의 인식률을 갖는 모델집합이 생성하는 방법이다. 최대 빈도모델 탐색 알고리즘은 입력 소리 데이터를 비터비(Viterbi) 알고리즘으로 탐색하여 모델리스트를 생성하고 이 리스트 중에서 최대 빈도수의 모델을 탐색하여 최종 인식결과로 결정하는 방법이다. 알고리즘에서 소리특징으로 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), 모델형식으로 HMM을 이용하고 C# 프로그래밍언어로 구현 하였다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 27종의 동물소리를 선정하고 실험을 하였으며 27개의 HMM 모델집합이 97.29 퍼센트의 인식률로 생성됨을 확인하였다.
편평상피세포암종은 악성종양 중 가장 중요한 비중을 차지하고 있는 암종이다. 하지만 편평상피세포암종의 세포주는 다른 악성종양에 비하여 아직까지 많이 개발되어지지 않았다. 또한 동물실험모델을 만들기 위한 이종이식에 있어서 편평상피세포암종은 매우 낮은 생착율을 보이고 있다. 구강암 중에서도 편평상피세포암종은 가장 많은 부분을 차지하나, 개발된 세포주는 그리 많지 않으며, 더 더욱이 동물실험 모델의 제작은 쉽지 않아, 새로운 치료 약제의 개발이나 치료 방법 개발 등에 많은 제약이 있어왔다. 본 실험에서는 수종의 구강 편평상피세포암종의 세포주를 배양하였고, 특별히 고안된 사육시설을 이용하여 BALB/C nude mice를 사육하였다. 여러 농도의 구강암 세포주를 nude mice의 등에 피하로 이식하였다. 어떤 세포주는 계속적인 성장을 보였으나 어떤 세포주는 완전히 흡수되기도 하였다. 5주 이상을 관찰하였으며, 이식된 종양의 크기를 측정하고, 부피를 계산하였다. 또한 또 다른 동물모델의 제작 방법으로서 특별히 고안된 cap을 nude mice의 등에 이식하고, 그 안에 구강암 세포주를 배지와 함께 이식하였으며, 1주 후에 cap을 제거하였고, 4주 이상을 관찰하였으며, 성장하는 종양의 모습과 크기를 관찰하였다. 본 연구는 구강암 연구에 적절한 동물실험모델을 개발하여 다른 악성종양에 비해 동물실험적으로 연구할 기회가 적었던 구강암 영역의 연구를 활발히 하며, 향후 한국인의 구강암연구에 가장 적절한 동물실험모델을 개발하여, 보다 진보된 구강암 치료방법의 개발 및 신약 등의 개발에 이용하기 위함이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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