Item 10203/305277본 연구팀에서는 빛을 이용하여 원하는 생체활성 단백질을 엑소솜에 특이적으로 탑재할 수 있는 ‘EXPLOR (Exosomes for protein loading via optically reversible protein-protein interaction)’ 원천기술을 개발하였다. 엑소솜의 주요 마커인 CD9, CD63, CD81, CD82 등의 tetraspanin과 생체활성 단백질에, 푸른빛에 의해 서로 결합하는 단백질인 CRY2와 CIBN을 각각 융합시켜 푸른빛을 쬐어줬을 때 생체활성 단백질이 엑소솜 안으로 들어갈 수 있도록 개조하였다. 이는 엑소솜을 생산하는 세포에 해당 단백질들을 안정적으로 발현시키고 푸른 빛을 쬐어주는 것만으로도 용이하게 생체활성 단백질이 탑재된 세포외소낭을 대량 생산할 수 있는 기술이다.
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 최철희 | - |
| dc.date.accessioned | 2023-02-21T00:49:30Z | - |
| dc.date.available | 2023-02-21T00:49:30Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/305277 | - |
| dc.identifier.uri | In 2030, personalized medicines will be commonly prescribed to patients. Doctors will be able to simply isolate extracellular vesicles (EVs) from patients’ blood, and engineer them to deliver protein drugs using exosomes for protein loading via optically reversible protein-protein interaction (EXPLOR) technology. Because a patient’s body does not recognize such EVs as foreign bodies, the drug within the EVs can avoid the immune response and be delivered efficiently to diseased parts of the body. Patients will thus be able to easily take personalized biopharmaceuticals that have been tailor-made specifically for them. | - |
| dc.description | kor | - |
| dc.publisher | 엑소솜에 실을 수 있는 단백질 약물 전달 기술 | - |
| dc.title.alternative | 본 연구팀에서는 빛을 이용하여 원하는 생체활성 단백질을 엑소솜에 특이적으로 탑재할 수 있는 ‘EXPLOR (Exosomes for protein loading via optically reversible protein-protein interaction)’ 원천기술을 개발하였다. 엑소솜의 주요 마커인 CD9, CD63, CD81, CD82 등의 tetraspanin과 생체활성 단백질에, 푸른빛에 의해 서로 결합하는 단백질인 CRY2와 CIBN을 각각 융합시켜 푸른빛을 쬐어줬을 때 생체활성 단백질이 엑소솜 안으로 들어갈 수 있도록 개조하였다. 이는 엑소솜을 생산하는 세포에 해당 단백질들을 안정적으로 발현시키고 푸른 빛을 쬐어주는 것만으로도 용이하게 생체활성 단백질이 탑재된 세포외소낭을 대량 생산할 수 있는 기술이다. | - |
| dc.type | EXPLOR: Exosome Engineering for Drug Delivery | - |
| dc.description.alternativeAbstract | Choi, Chulhee | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 : 바이오및뇌공학과 | - |
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- 2016 KAIST 대표 연구성과 10선
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