생물정보처리는 생명과학과 정보기술이 융합된 학문 분야로, 대규모 유전체, 전사체, 단백질체 등 다양한 생물학적 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하는 기술을 개발하는 데 중점을 둡니다. 본 연구실은 차세대 시퀀싱(NGS) 데이터의 정렬, 변이 탐지, 유전자 발현 분석 등 다양한 유전체 데이터 분석 기법을 연구하고 있습니다. 이를 통해 암, 알츠하이머병 등 다양한 질병의 분자적 기전을 규명하고, 질병 예측 및 진단에 활용할 수 있는 바이오마커를 발굴하고 있습니다. 특히, 네트워크 기반의 분석 방법론을 활용하여 유전자 간의 상호작용, 단백질-단백질 상호작용 네트워크, 유전자 발현 네트워크 등을 구축하고, 이를 통해 질병 관련 유전자 및 기능적 모듈을 효과적으로 탐색합니다. 이러한 네트워크 분석은 질병의 복잡한 생물학적 경로를 이해하고, 새로운 치료 표적을 제시하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 클라우드 기반 분석 도구 및 웹 애플리케이션 개발을 통해 연구자들이 대용량 생물학적 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이와 같은 연구는 생명과학 및 의학 분야의 다양한 문제 해결에 기여할 뿐만 아니라, 정밀의료 및 맞춤형 치료 전략 개발에도 중요한 기반을 제공합니다. 앞으로도 본 연구실은 최신 생물정보학 기술을 바탕으로, 복잡한 생명현상의 이해와 질병 극복을 위한 혁신적인 연구를 지속적으로 수행할 계획입니다.

본 연구실은 딥러닝과 기계학습 기술을 활용하여 바이오의료 데이터를 정밀하게 해석하는 연구에 집중하고 있습니다. 암 환자의 유전체 및 임상 데이터를 바탕으로 심층신경망, 그래프 신경망, 생성적 적대 신경망(GAN) 등 다양한 인공지능 모델을 개발하여, 환자 맞춤형 예후 예측, 약물 반응성 예측, 신규 바이오마커 발굴 등에 적용하고 있습니다. 예를 들어, 환자 특이적 암 유발 유전자 정보를 심층신경망에 적용하여 암 환자의 예후를 예측하거나, GAN을 활용해 데이터 증강을 통해 예측 정확도를 높이는 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 강화학습과 변분 오토인코더(VAE) 등 최신 기계학습 기법을 활용하여 신약 후보 물질의 분자 구조를 생성하거나, 약물-단백질 상호작용을 예측하는 등 신약 개발 분야에도 적극적으로 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 복잡한 바이오의료 데이터의 패턴을 효과적으로 학습하고, 기존의 분석 방법으로는 발견하기 어려운 새로운 지식을 도출하는 데 큰 강점을 가지고 있습니다. 이와 더불어, 본 연구실은 실제 임상 데이터와의 연계를 통해 연구 결과의 실용성을 높이고, 정밀의료 실현을 위한 다양한 협력 연구도 활발히 진행하고 있습니다. 앞으로도 인공지능 기반 바이오의료 데이터 해석 기술을 고도화하여, 환자 맞춤형 치료와 신약 개발 등 의료 혁신에 기여할 수 있는 연구를 지속할 예정입니다.