바이오정보시스템 연구실(Bio-Information System Laboratory)
한국과학기술원 바이오및뇌공학과
이도헌 교수
Phytochemical Network Analysis
Natural Product Drug Discovery
Clinical Trial Data Management
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바이오정보시스템 연구실(Bio-Information System Laboratory)
바이오및뇌공학과 이도헌
바이오정보시스템 연구실(Bio-Information System Laboratory)은 바이오및뇌공학과에 속해 있으며, 생물의학 정보 온톨로지, 임상시험 데이터 관리, 천연물 의약품 발견, 식물화학물 네트워크 분석 등의 연구 분야에서 활발히 활동하고 있습니다. 최근 3년간 연구실은 다양한 프로젝트와 연구 논문을 통해 높은 성과를 거두었으며, 특히 2020년에는 임상시험 연구를 위한 상호작용 검색 시스템과 신뢰할 수 있는 데이터 수집 방법을 개발하여 주목받았습니다. 또한, 2019년에는 생물의학 정보 온톨로지를 위한 개념 임베딩과 상황 특이적인 생물학적 지식 표현을 통해 생리학적 분석을 수행하였습니다. 이러한 연구 성과는 다양한 기업과의 협업을 통해 디지털 헬스케어 애플리케이션 평가 및 약물 상호작용 예측 시스템 개발에 기여하고 있습니다.
Phytochemical Network Analysis
Natural Product Drug Discovery
Clinical Trial Data Management
대표 연구 분야
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생체 정보 시스템을 통한 디지털 헬스케어 응용
디지털 헬스케어 분야에서의 연구는 신뢰할 수 있는 데이터 수집 및 분석 방법을 개발하여, 임상 시험에서의 데이터 품질을 향상시키고, 생체 정보 시스템을 통해 개인화된 의료 서비스 제공에 기여합니다. 본 연구실에서는 데이터 관리 방법 및 장치의 특허를 보유하고 있으며, 이를 기반으로 실제 임상 환경에서 유효성과 신뢰성을 검증받은 기술을 보유하고 있습니다. 이러한 기술은 개인의 건강 상태에 따라 맞춤형 치료 방법을 제안하고, 의료 전문가들이 보다 효과적인 치료 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
전산 생물학을 이용한 약물 상호작용 및 질병 치료 예측
전산 생물학적 방법을 활용하여 약물 간의 상호작용 및 특정 질병에 대한 치료 효과를 예측하는 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 네트워크 생물학을 기반으로 한 접근법을 통해 약물의 흡수 가능성, 약물-질병 간의 상호작용, 그리고 자연 제품을 활용한 치료 방법 등을 체계적으로 분석합니다. 이러한 연구는 신약 개발 과정에서의 실패율을 줄이고, 보다 효율적이고 안전한 신약 후보 물질을 발굴하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 연구실은 여러 관련 특허를 보유하고 있으며, 높은 수준의 전산 모델링과 데이터 분석 능력을 갖추고 있습니다.
주요 논문
186
발행물 전체보기
1
Generation and application of drug indication inference models using typed network motif comparison analysis
BIOMED CENTRAL LTD, 2013
2
Rule-based multi-scale simulation for drug effect pathway analysis
BIOMED CENTRAL LTD, 2013
3
A Bayesian ensemble approach with a disease gene network predicts damaging effects of missense variants of human cancers
SPRINGER, 2013