우리 연구실은 의료 및 산업적으로 중요한 생물학적 시스템의 대사, 신호전달, 전사 조절 등 다양한 생물학적 네트워크를 구축하고 분석하는 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 네트워크는 생명체 내에서 일어나는 복잡한 상호작용을 체계적으로 이해하는 데 필수적입니다. 특히, 대사 네트워크는 세포 내 물질대사 흐름을, 신호전달 네트워크는 외부 자극에 대한 세포의 반응을, 전사 조절 네트워크는 유전자 발현의 조절 메커니즘을 설명합니다. 이러한 네트워크를 구축하기 위해서는 다양한 오믹스(omics) 데이터와 문헌 정보를 통합적으로 분석하는 시스템 생물학적 접근이 필요합니다. 연구실에서는 대규모 유전체, 전사체, 단백질체, 대사체 데이터를 활용하여 네트워크를 정량적으로 모델링하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 네트워크의 동적 특성을 예측합니다. 이를 통해 세포 내에서 일어나는 복잡한 생명현상을 수치적으로 해석하고, 네트워크 내 핵심 노드 및 경로를 규명할 수 있습니다. 이러한 연구는 질병의 원인 규명, 신약 개발, 산업 미생물의 대사 최적화 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다. 예를 들어, 암세포의 대사 네트워크를 분석하여 치료 표적을 발굴하거나, 산업적으로 유용한 미생물의 대사 경로를 재설계하여 고부가가치 화합물의 생산성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

우리 연구실은 원하는 생물학적 표현형을 얻기 위해 효과적인 유전자 조작 타깃, 바이오마커, 약물 표적을 예측하는 연구를 수행합니다. 이를 위해 대규모 생물학적 및 의료 데이터를 활용하고, 컴퓨터 기반의 예측 모델과 머신러닝 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 유전자 조작 타깃은 특정 대사 산물의 생산을 극대화하거나, 질병 세포의 약물 감수성을 높이는 등 다양한 목적에 맞게 선정됩니다. 바이오마커와 약물 표적 예측은 질병 진단, 예후 예측, 맞춤형 치료 전략 수립에 필수적입니다. 연구실에서는 오믹스 데이터와 임상 데이터를 통합 분석하여, 암 등 다양한 질병에서 유의미한 바이오마커와 약물 반응성을 예측합니다. 특히, 머신러닝 및 딥러닝 기반의 모델을 활용하여 복잡한 데이터 내에서 패턴을 추출하고, 새로운 치료 타깃을 발굴하는 데 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 임상 및 산업 현장에서 활용될 수 있는 실질적인 성과로 이어지고 있습니다. 예를 들어, 암 환자 맞춤형 대사 모델을 구축하여 환자별로 효과적인 약물 조합을 제시하거나, 미생물의 유전자 조작 타깃을 예측하여 고효율 생산 균주를 개발하는 등 다양한 응용 사례를 창출하고 있습니다.

최근 우리 연구실은 머신러닝과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 약물 반응 및 생체효과를 예측하는 연구에 집중하고 있습니다. 약물-약물 상호작용, 약물-음식 상호작용, 다중 약물 투여에 따른 생리적 변화 등 복잡한 의료 데이터를 분석하여, 환자 맞춤형 치료 전략을 제시하는 것이 주요 목표입니다. 이를 위해 전자건강기록(EHR), 대규모 임상 데이터, 화학 구조 데이터 등을 통합적으로 분석합니다. 머신러닝 기반 예측 모델은 약물의 구조 정보, 환자의 유전적·임상적 특성, 실험 데이터 등을 입력으로 하여, 약물의 효능, 부작용, 상호작용 가능성 등을 정량적으로 예측합니다. 연구실에서는 딥러닝, 베이지안 네트워크, 신경망 등 다양한 AI 기법을 적용하여 예측 정확도를 높이고, 실제 임상 현장에서 활용 가능한 형태로 결과를 제공합니다. 예를 들어, 다중 약물 투여 환자에서 발생할 수 있는 이상반응을 사전에 예측하거나, 신약 후보물질의 생체 내 효과를 미리 평가하는 데 활용되고 있습니다. 이러한 연구는 의료 빅데이터와 AI의 융합을 통해 정밀의료, 맞춤형 치료, 신약 개발 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 앞으로도 연구실은 최신 AI 기술을 적극적으로 도입하여, 복잡한 생명현상과 의료 문제를 해결하는 데 앞장설 계획입니다.