이 연구 주제는 불면증을 단순한 수면 문제로 보지 않고 정신건강, 인지기능, 정서조절, 삶의 질, 사회적 생산성까지 연결된 복합적 건강 문제로 이해하는 데서 출발한다. 연구실은 최근 증가하는 불면증 환자군의 임상적 특성을 반영하여, 기존의 약물치료와 인지행동치료가 가진 순응도 저하, 재발, 접근성 제한 등의 한계를 보완할 수 있는 새로운 치료 전략을 모색하고 있다. 특히 환자의 일상 속에서 지속적으로 개입할 수 있는 디지털 기반 수면 중재에 주목한다. 핵심 방법론으로는 예술 융합형 디지털 슬리포노믹스 개념이 활용된다. 이는 음악, 청각자극, 디지털 웰니스 기술, 인공지능 기반 개인화 추천을 결합하여 수면의 질을 정밀하게 개선하려는 접근이다. 연구실은 수면 관련 행동 데이터와 증상 데이터를 분석해 개인별 불면 양상과 악화 요인을 파악하고, 이를 바탕으로 맞춤형 자극 및 개입 프로토콜을 설계하는 방향의 연구를 수행한다. 이러한 접근은 단순한 수면 보조를 넘어 디지털 치료제로의 확장 가능성을 가진다. 이 연구의 기대효과는 불면증 치료의 접근성을 높이고, 약물 의존성을 줄이며, 장기적 자기관리 기반을 강화하는 데 있다. 더 나아가 우울, 불안, 자살위험, 인지저하와 같은 정신건강 문제와 수면장애의 상호작용을 함께 관리하는 통합 모델 구축에도 기여할 수 있다. 향후에는 실제 임상 현장과 일상생활 데이터를 연결하여, 정밀 수면의학과 정신건강의학을 결합한 새로운 치료 패러다임으로 발전할 가능성이 크다.

이 연구 주제는 우울장애의 병태생리를 뇌 내부의 문제로만 한정하지 않고, 장내미생물과 면역·염증 반응을 포함하는 전신적 네트워크로 확장해 이해하려는 시도이다. 연구실은 우울장애 환자에서 장내 미생물 구성의 변화가 염증 활성, 대사 산물 변화, 신경정신 증상과 어떻게 연결되는지를 규명하고자 한다. 이는 우울장애의 이질성을 설명하고 새로운 바이오마커를 찾기 위한 중요한 기반 연구이다. 이를 위해 샷건 전체염기서열분석 기반 메타지놈 분석을 활용하여, 우울장애와 연관된 특정 미생물 종과 기능적 대사 경로를 정밀하게 탐색한다. 또한 단쇄지방산, TRYCATs, 혈청 염증 지표 등 다양한 생물학적 지표를 함께 측정하여, 장내미생물 변화가 염증과 대사 경로를 통해 임상 증상에 미치는 매개효과를 분석한다. 이 접근은 단순한 상관관계 분석을 넘어 기전 중심의 정신건강 연구로 연결된다는 점에서 의미가 크다. 이 연구는 향후 우울장애 진단과 치료에서 장내미생물 기반의 생체지표 개발, 환자군 세분화, 맞춤형 중재 전략 제안에 기여할 수 있다. 특히 염증 활성도가 높은 우울장애 아형을 구분하거나, 프로바이오틱스·식이중재·대사 조절 전략과 같은 새로운 치료 가능성을 탐색하는 데 중요한 근거를 제공한다. 결과적으로 정신건강의학과 미생물학, 면역학, 대사연구를 연결하는 융합 연구의 핵심 축이라 할 수 있다.

이 연구 주제는 우울장애 치료에서 가장 큰 임상적 난제 중 하나인 항우울제 반응의 개인차를 해결하는 데 초점을 둔다. 동일한 진단을 받은 환자라도 약물 반응성과 부작용 양상이 크게 다르기 때문에, 경험적 처방만으로는 치료 지연과 만성화를 막기 어렵다. 연구실은 이러한 문제를 해결하기 위해 장내미생물, 대사체, 염증 표지자 등 다양한 생체 데이터를 통합한 정밀 예측 모델 개발을 추진하고 있다. 연구 방법으로는 메타지노믹스와 메타볼로믹스를 포함한 다중오믹스 자료를 수집하고, 여기에 머신러닝 기반 분석을 적용하여 치료반응을 예측하는 알고리즘을 구축한다. 이를 통해 항우울제 반응과 연관된 특정 세균 종, 미생물 대사경로, 숙주 대사체 및 생물학적 특징을 규명하고, 복합적인 데이터 패턴 속에서 임상적으로 유의미한 예측 인자를 추출한다. 이러한 모델은 기존의 단일 임상척도 중심 접근보다 더 높은 설명력과 예측력을 기대할 수 있다. 궁극적으로 이 연구는 우울장애 환자에게 가장 적합한 치료법을 더 빠르게 선택할 수 있도록 돕는 개인 맞춤형 정밀치료의 기반이 된다. 향후에는 임상증상, 수면 데이터, 생활습관 정보까지 포함한 통합 예측 시스템으로 확장될 수 있으며, 정신건강의학 분야에서 데이터 기반 의사결정을 강화하는 중요한 모델이 될 수 있다. 이는 치료 저항성 감소, 불필요한 약물 노출 최소화, 치료 성공률 향상이라는 실제 의료적 가치로 이어질 가능성이 높다.