국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: GC/MS 기반 비표적 대사체 프로파일링 및 머신러닝을 활용한 SFTS 진단 및 예후 예측 모델 개발 · 예산사업명: 이공학학술연구기반구축 · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 당해연도 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 수집 분야: 교육 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 가톨릭대학교산학협력단(성심교정) · 연구책임자: 추승우 · 부처명: 교육부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 12,000,000원 ■ 한글키워드 · 중증열성혈소판감소증, 대사체학, 머신러닝, 예후예측 ■ 영문키워드 · SFTS, metabolomics, machine learning, prognosis prediction ■ 연구내용 본 연구는 실험적 분석(wet-lab)과 데이터 과학적 해석(dry-lab)이 유기적으로 결합된 통합 파이프라인으로 구성됨. 구체적인 연구 개발 내용은 다음과 같음.① 임상 시료 확보 및 비표적 대사체 프로파일링: 전북대학교병원 감염내과에서 확보한 SFTS 확진 환자의 시료… ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2340065826 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2340065826 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.