현실적인 DDI 예측 필요성약물상호작용(drug–drug interaction, DDI)은 다약제 치료 상황에서 서로 다른 약물이 상호작용하여 치료 효과를 저해하거나 예기치 못한 부작용을 유발할 수 있는 중요한 이슈입니다. 특히 신체 내 대사 경로, 운반체, 수용체 등에서의 상호작용은 약물의 흡수, 분포, 대사, 배설(ADME)에 직접적인 영향을 미치며, 약물 효능의 감소나 독성 증가로 이어질 수 있습니다. 전통적으로 이러한 상호작용은 임상시험이나 문헌 기반 실험을 통해 검출되어 왔으나, 이러한 방식은 시간과 비용이 과도하게 소모됩니다. 따라서 최근에는 In Silico 예측 모델이 각광받고 있지만, 여전히 실제 신약과 기존 약물 간의 상호작용을 정확히 예측하기엔 한계가 존재합니다. 특히 구조적으로 유..

세포형태 분석의 한계중추신경계(CNS)의 신경세포 및 미세아교세포는 다양한 병리 상태에 따라 미세한 형태 변화를 겪습니다. 특히, 신경염증(neuroinflammation)은 이러한 형태 변화의 중요한 원인이며, 이를 정량적으로 분석하는 것은 뇌 질환 연구와 치료제 개발에 있어 매우 중요한 작업입니다. 하지만, 이러한 분석 대부분은 현미경 이미지의 수작업 분석에 의존하며, 이로 인해 정량성과 재현성이 크게 제한되었습니다.  또한, 현재 사용되는 세포 기반 분석법은 염증 정도나 약물 반응을 정량화하는 데 있어 높은 해상도와 민감도가 요구되며, 전문가에 의한 판단은 주관성과 처리량의 한계를 동반합니다. 더욱이, 실험 간 조건 차이에 의한 배치 효과(batch effect)가 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으며..

Introduction `Single-cell analysis` initially focused on sequencing mRNA at single-cell resolution. Advances in technology now allow us to quantify intracellular and cell surface proteins, DNA methylation, and chromatin accessibility at the cellular level. However, single-cell metabolomics has stagnated. As mentioned in Part 2, quantifying metabolites is challenging due to their diversity, inclu..