박수형 연구실의 핵심 축 중 하나는 바이러스 감염 상황에서 나타나는 세포면역 반응의 원리와 병태생리를 정밀하게 이해하는 것이다. 특히 급성 및 만성 바이러스 감염에서 T세포와 B세포가 어떻게 활성화되고, 어떤 경우에는 보호면역을 형성하며, 어떤 경우에는 면역 기능 저하나 면역병리를 유도하는지를 규명하는 데 초점을 둔다. 간염 바이러스, 코로나19, SFTS와 같은 감염병 맥락에서 면역세포의 상태 변화와 숙주 방어 기전을 통합적으로 해석하는 연구 흐름이 뚜렷하다. 이 연구실은 항원-특이 메모리 T세포와 메모리 B세포의 아형, 기능, 분화 상태를 분석하고, 감염 이력이나 백신 접종 이후 형성되는 면역 기억의 질적 차이를 규명하는 방향으로 연구를 확장하고 있다. 다중 오믹스 분석, 면역표현형 분석, 기능성 평가를 통해 단순한 세포 수 변화가 아니라 실제 방어능과 연결되는 세포 집단을 찾고, 이른바 '슈퍼메모리 면역세포'와 같은 고기능성 면역세포의 발굴 및 활성화 전략을 개발하고자 한다. 이는 차세대 백신 설계와 감염 제어 기술의 기반이 된다. 나아가 이 연구는 감염에 대한 기초 면역학을 넘어 실제 예방·치료 기술로 이어진다. SFTS 백신 관련 특허, mRNA 기반 예방·치료제 플랫폼 연구, 신종 바이러스 대응 과제 등은 연구실이 감염면역 기초지식을 백신과 치료제 개발로 연결하고 있음을 보여준다. 장기적으로는 감염병의 중증화 예측, 지속 증상 발생 원인 규명, 고효율 백신 면역 유도 전략 확립 등 정밀 감염면역 분야에서 중요한 임상적·산업적 파급효과를 만들어낼 수 있다.

연구실의 또 다른 대표 분야는 암 면역미세환경에서 종양-침투 면역세포의 역할을 해석하고, 이를 기반으로 새로운 항암면역치료 전략을 개발하는 것이다. 특히 종양 조직 내부에 존재하는 조절 T세포가 항종양 면역을 어떻게 억제하는지, 그리고 말초 조절 T세포와는 어떤 면역학적 차별성을 갖는지를 밝히는 데 중점을 둔다. 이러한 연구는 암세포 자체만이 아니라 종양 주변의 면역 억제 환경을 치료 타깃으로 바라본다는 점에서 현대 면역항암학의 중요한 흐름과 맞닿아 있다. 박수형 연구실은 조절 T세포의 분자적 특징, 기능적 이질성, T세포 탈진과의 연관성을 분석하여 종양 특이적 면역억제 메커니즘을 세분화하고 있다. 더 나아가 종양-침투 조절 T세포를 선택적으로 제어하거나 제거할 수 있는 표적을 찾고, 이를 통해 기존 면역관문억제제의 한계를 보완하는 신규 치료 전략을 제시하고자 한다. 실제로 IL-7 기반 면역증강제와 펨브롤리주맙 병용 연구, 고형암에서 anti-PD-1 치료 반응 예측 바이오마커 연구 등은 면역세포 상태를 치료 효능과 직접 연결하는 연구실의 강점을 보여준다. 이 분야의 궁극적 목표는 환자별 면역 상태에 맞는 정밀 면역치료 구현이다. 혈액 기반 면역 바이오마커를 활용한 반응 예측, 종양 미세환경 내 억제성 세포의 선택적 표적화, 환자맞춤형 암백신 및 T세포 치료제 개발로 이어지는 연구는 기초면역학과 임상종양학을 연결하는 번역연구 성격이 강하다. 따라서 이 연구는 면역항암제 반응률 향상, 치료 저항성 극복, 부작용 최소화에 기여할 수 있는 실질적 가능성을 지닌다.

박수형 연구실은 면역반응을 일회성 현상이 아니라 장기간 유지되는 세포 상태 변화로 이해하며, 그 핵심에 면역기억과 후성유전학적 조절이 있다고 본다. 만성 감염이나 암과 같은 지속적 항원 노출 환경에서는 면역세포가 기능적으로 재편성되고, 치료 후에도 그 흔적이 세포 내에 남을 수 있다. 연구실의 만성 C형 간염 치료 후 조절 T세포에 남는 후성유전학적 'scar'에 관한 연구는 면역세포가 과거의 질병 경험을 어떻게 기억하는지 보여주는 대표적 사례다. 이러한 관점은 단순히 면역세포의 현재 기능만 보는 것이 아니라, 세포의 발달 이력과 장기적 재프로그래밍 상태를 함께 해석하는 방향으로 이어진다. 연구실은 다중 오믹스와 면역세포 분석 기술을 활용해 메모리 B세포와 메모리 T세포의 다양성을 정밀 분류하고, 감염 회복 후 혹은 치료 후 면역계가 어떤 상태로 재구성되는지 탐구한다. 이는 롱코비드, 중증 감염 후 면역 이상, 백신 반응성 차이와 같은 복합적인 임상 현상을 이해하는 데 중요한 기반이 된다. 동시에 연구실은 이러한 기초지식을 환자맞춤형 치료 전략으로 연결하려 한다. 신생항원 예측, 환자맞춤형 암백신, T세포 치료제 개발, 양자컴퓨팅을 활용한 neoepitope 발굴 등은 면역학과 계산기반 기술의 융합을 보여준다. 궁극적으로는 개별 환자의 면역 이력과 세포 상태를 반영한 정밀 면역중재를 실현하여, 감염병과 암 모두에서 더 예측 가능하고 지속적인 치료 효과를 얻는 것이 이 연구의 중요한 지향점이다.