본 연구실은 그래프 신경망을 활용하여 다중 오믹스 데이터를 통합함으로써 약물 반응을 예측하는 방법을 개발하고 있습니다. 이러한 방법은 다양한 오믹스 데이터(유전체, 전사체, 단백체 등)를 통합 분석하여 환자 개인의 유전적 특성과 분자적 정보를 바탕으로 맞춤형 약물 반응을 예측하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 보다 정밀한 맞춤형 치료 전략을 제시할 수 있으며, 나아가 신약 개발 과정에서도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 연구실은 기존의 단일 오믹스 데이터 분석의 한계를 극복하고, 다양한 생물학적 데이터를 종합적으로 활용함으로써 보다 정확하고 신뢰성 높은 예측 모델을 제공하고자 합니다.