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유우경 연구실

대구경북과학기술원 생명과학과

유우경 교수

Computational Neuroscience

Molecular Dynamics Simulation

Protein Biophysics

유우경 연구실

생명과학과 유우경

유우경 연구실은 뇌과학과를 기반으로 생물물리학, 전산신경과학, 생물정보학, 그리고 인공지능을 융합한 첨단 융합연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 분자 수준에서 단백질의 구조와 기능, 신경계 신호전달 메커니즘, 그리고 신약 개발을 위한 혁신적 방법론을 개발하고 있습니다. 분자동역학 시뮬레이션, NMR 화학 시프트 분석, 슈퍼컴퓨팅 기반 빅데이터 분석 등 다양한 첨단 기법을 활용하여, 단백질의 3차원 구조 예측, 접힘 메커니즘, 그리고 구조적 변이의 분자적 원리를 규명하고 있습니다. 특히, 무정형 단백질, 아밀로이드 베타, 트랜스싸이레틴 등 다양한 단백질의 앙상블 구조와 응집 현상을 연구하여, 단백질의 안정성과 기능적 네트워크를 해석하고 있습니다. 단백질-단백질 상호작용 네트워크, 아미노산 간 상호작용, 그리고 단백질의 열역학적·동역학적 안정성에 대한 분석을 통해, 단백질의 돌연변이체 디자인 및 신약 후보 단백질의 개발에도 기여하고 있습니다. 라플라스 행렬, 회귀 모델, 그리고 머신러닝 기반의 예측 모델을 접목하여, 실험적 데이터와 계산적 예측을 통합하는 융합적 연구를 수행합니다. 전산신경과학적 방법론을 통해 신경계의 신호전달 메커니즘을 분자 수준에서 해석하는 연구도 활발히 진행되고 있습니다. GPCR, 이온 채널, 신경전달물질 수용체 등 신경계의 핵심 단백질을 대상으로, 분자동역학 시뮬레이션과 구조생물학적 분석을 통해 신호전달의 구조적·기능적 원리를 규명합니다. 이러한 연구는 신경계 질환의 분자적 기전을 밝히는 데 중요한 기여를 하고 있으며, 신경세포 모델링, 신경계 단백질의 자유에너지 도형 계산, 그리고 신경계 관련 신약후보 단백질의 디자인 등 다양한 융합 연구로 확장되고 있습니다. 또한, 생물정보학과 인공지능 기술을 융합하여 신약 후보 물질의 발굴과 단백질 디자인에 혁신적인 접근을 시도하고 있습니다. 슈퍼컴퓨팅 기반의 단백질 빅데이터 분석, 생성 모델 및 회귀 모델을 활용한 유전자 발현 데이터 해석, 그리고 분자동역학 시뮬레이션을 통한 신약 표적 단백질의 구조 예측 및 기능 분석이 주요 연구 내용입니다. 이러한 연구는 암, 감염병, 신경계 질환 등 다양한 질환의 신약 개발에 직접적으로 응용되고 있습니다. 연구실은 다양한 특허 출원 및 기술이전, 산학협력 프로젝트를 통해 연구성과의 실용화와 상용화에도 적극적으로 나서고 있습니다. 생물물리학, 전산신경과학, 생물정보학, 인공지능을 아우르는 융합연구를 통해, 미래 생명과학 및 의생명공학 분야의 혁신을 선도하고 있으며, 뇌과학 및 신경과학 분야에서 세계적 수준의 연구성과를 창출하고 있습니다.

Computational Neuroscience
Molecular Dynamics Simulation
Protein Biophysics
생물물리학 기반 단백질 구조 및 기능 연구
유우경 연구실은 생물물리학적 접근을 통해 단백질의 구조와 기능을 심층적으로 탐구합니다. 분자동역학 시뮬레이션, NMR 화학 시프트 분석, 그리고 슈퍼컴퓨팅 기반의 빅데이터 분석 등 첨단 계산 생물물리학 기법을 활용하여 단백질의 3차원 구조 예측, 접힘 메커니즘, 그리고 구조적 변이의 분자적 원리를 규명하고 있습니다. 특히, 무정형 단백질, 아밀로이드 베타, 트랜스싸이레틴 등 다양한 단백질의 앙상블 구조와 응집 현상을 연구하여, 단백질의 안정성과 기능적 네트워크를 해석하고 있습니다. 이 연구실은 단백질-단백질 상호작용 네트워크, 아미노산 간 상호작용, 그리고 단백질의 열역학적·동역학적 안정성에 대한 분석을 통해, 단백질의 돌연변이체 디자인 및 신약 후보 단백질의 개발에도 기여하고 있습니다. 라플라스 행렬, 회귀 모델, 그리고 머신러닝 기반의 예측 모델을 접목하여, 실험적 데이터와 계산적 예측을 통합하는 융합적 연구를 수행합니다. 이러한 연구는 단백질의 구조적 다양성과 기능적 특이성을 이해하는 데 중요한 역할을 하며, 신경계 질환, 암, 감염병 등 다양한 질환의 분자적 기전을 밝히는 데 응용되고 있습니다. 연구실의 주요 성과로는 단백질의 구조 변화에 따른 신호전달 메커니즘 규명, 신약 후보 단백질의 디자인 및 상용화, 그리고 COVID-19 등 감염병 치료제 단백질의 개발 등이 있습니다. 이처럼 생물물리학적 연구를 바탕으로 한 단백질 구조 및 기능 연구는 기초과학과 응용연구를 아우르며, 미래 생명과학 및 의생명공학 분야의 혁신을 선도하고 있습니다.
전산신경과학 및 신경신호전달 메커니즘 연구
본 연구실은 전산신경과학적 방법론을 통해 신경계의 신호전달 메커니즘을 분자 수준에서 해석하는 연구를 수행합니다. G 단백질 결합 수용체(GPCR), 이온 채널, 신경전달물질 수용체 등 신경계의 핵심 단백질을 대상으로, 분자동역학 시뮬레이션과 구조생물학적 분석을 통해 신호전달의 구조적·기능적 원리를 규명합니다. 특히, GPCR-트랜스액티베이션, G 단백질-수용체 선택성, 베타-아레스틴의 구조적 변화, 칼슘 채널의 조절 메커니즘 등 다양한 신경신호전달 경로를 심층적으로 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 신경계 질환의 분자적 기전을 밝히는 데 중요한 기여를 하고 있습니다. 예를 들어, 알츠하이머병의 원인 단백질인 아밀로이드 베타의 구조적 변화와 응집, 도파민 및 세로토닌 수용체의 신호전달 특성, 그리고 약물 표적 단백질의 구조적 특이성 등을 분석하여, 신경계 질환의 진단 및 치료 전략 개발에 활용하고 있습니다. 또한, 생성 모델 및 인공지능 기반의 유전자 발현 데이터 분석을 통해, 약물 중독, 저산소증 등 신경계 스트레스 상황에서의 유전자 네트워크 변화도 연구하고 있습니다. 연구실은 신경세포 모델링, 신경계 단백질의 자유에너지 도형 계산, 그리고 신경계 관련 신약후보 단백질의 디자인 등 다양한 융합 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 전산신경과학 및 신경신호전달 연구는 뇌과학, 의생명과학, 신경과학 등 다양한 분야와의 협력을 통해, 미래 신경질환 치료 및 뇌기능 이해에 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.
생물정보학 및 인공지능 기반 신약 개발
유우경 연구실은 생물정보학과 인공지능 기술을 융합하여 신약 후보 물질의 발굴과 단백질 디자인에 혁신적인 접근을 시도하고 있습니다. 슈퍼컴퓨팅 기반의 단백질 빅데이터 분석, 생성 모델(GAN) 및 회귀 모델을 활용한 유전자 발현 데이터 해석, 그리고 분자동역학 시뮬레이션을 통한 신약 표적 단백질의 구조 예측 및 기능 분석이 주요 연구 내용입니다. 이러한 연구는 암, 감염병, 신경계 질환 등 다양한 질환의 신약 개발에 직접적으로 응용되고 있습니다. 특히, 가상 스크리닝과 자유에너지 계산을 통해 만성 골수성 백혈병 치료제 후보 물질을 발굴하거나, COVID-19 치료제 단백질의 신규 디자인 및 특성 분석, 그리고 약물 내성 극복을 위한 단백질 변이체 연구 등 실질적인 신약 개발 성과를 창출하고 있습니다. 또한, 유전자 발현 데이터의 시계열 분석 및 중간 조절 유전자 탐색을 통해, 약물 중독 및 신경질환에서의 분자 네트워크를 규명하고, 맞춤형 치료 전략 개발에 기여하고 있습니다. 연구실은 다양한 특허 출원 및 기술이전, 산학협력 프로젝트를 통해 연구성과의 실용화와 상용화에도 적극적으로 나서고 있습니다. 생물정보학과 인공지능 기반 신약 개발 연구는 미래 정밀의료, 맞춤형 치료, 그리고 바이오헬스 산업의 혁신을 이끄는 핵심 분야로 자리매김하고 있습니다.
1
Identification of potential Abl kinase inhibitors using virtual screening and free energy calculations for the treatment of chronic myeloid leukemia
Kim, B. S.[Kim, Beom Soo], Yu, W.[Yu, Wookyung]
Biophysical Chemistry, 202509
2
Unlocking the serine mischarging paradox and inhibiting lactyltransferase activity of AlaRS by a single-point mutation
Park, W.[Park, Wooyoung], Son, S.-Y.[Son, Se-Young], Yi, J.[Yi, Joonyeop], Cha, S.[Cha, Seungwoo], Moon, H.[Moon, Hankyeol], Kim, M.[Kim, Minyoung], Ji, S.[Ji, Sangho], Yu, W.[Yu, Wookyung], Sung, C[Sung, Changmin], Cha, SS[Cha, Sun-Shin], Hahn, JS[Hahn, Ji-Sook]
Nucleic Acids Research, 202506
3
Research approaches for exploring the hidden conversations of G protein-coupled receptor transactivation
Ashim, J[Ashim, Janbolat], Seo, MJ[Seo, Min Jae], Ji, S[Ji, Sangho], Heo, J[Heo, Joongyu], Yu, W[Yu, Wookyung]
MOLECULAR PHARMACOLOGY, 202506
1
원자수준 단백질 빅데이터 슈퍼컴퓨팅 기반 단백질 신약후보의 디자인/발굴과 후보 표적단백질의 고급 생산, 특성분석, 유효성검증 및 상용화 가치창출
대구경북과학기술원
2023년 ~ 2023년 12월
2
거친 낟알 모형 분자동역학 시뮬레이션을 이용한 칼륨 채널 단백질의 자유에너지 도형 구축
(신)한국연구재단(통합)
2022년 06월 ~ 2023년 05월
3
아밀로이드 베타 단백질의 앙상블 구조 연구
(신)한국연구재단(통합)
2021년 06월 ~ 2022년 05월