이욱 연구실

컴퓨터공학과
이욱

이욱 연구실은 컴퓨터공학과를 기반으로 생물정보처리 및 바이오데이터 분석 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 다양한 생물학적 데이터, 특히 다중 오믹스 데이터와 의료 영상 데이터를 통합적으로 분석하여 암, 신경질환 등 복잡한 질병의 분자적 메커니즘을 규명하는 데 주력하고 있습니다. 암 유전체 연구에서는 mRNA 발현, DNA 메틸화, 카피넘버 변이, 마이크로RNA 등 다양한 오믹스 데이터를 통합하여 환자 맞춤형 및 그룹 맞춤형 유전자 네트워크를 구축하는 혁신적인 방법론을 개발하였습니다. 이를 통해 암 환자 개개인의 특이적인 유전자 상호작용을 규명하고, 예후 예측에 유용한 유전자 쌍을 도출하여 정밀의료 실현에 기여하고 있습니다. 또한, 단백질-핵산 상호작용 예측을 위한 기계학습 기반 알고리즘(랜덤 포레스트, SVM 등)을 개발하여, RNA 압타머 탐색, 단백질 결합 부위 예측 등 신약 개발 및 생화학적 실험의 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 이러한 기술은 후보 서열의 탐색 공간을 효과적으로 줄이고, 실험적 검증에 소요되는 시간과 비용을 절감하는 데 기여합니다. 신경질환 분야에서는 뇌 영상 데이터(확산 텐서 영상 등)와 생화학적 바이오마커(α-synuclein 등)를 결합한 진단 모델을 개발하여 파킨슨병, 알츠하이머병 등 퇴행성 뇌질환의 조기 진단 및 예후 예측에 실질적인 도움을 주고 있습니다. 또한, 유전자 발현 데이터와 뇌 영상 데이터를 통합 분석하여 질환 관련 유전자 및 신경섬유 경로의 특징을 규명하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 이욱 연구실은 생물정보처리, 기계학습, 의료영상 분석 등 다양한 첨단 기술을 융합하여, 정밀의료 및 맞춤형 치료 개발, 신약 후보 물질 탐색, 질병 진단 및 예후 예측 등 생명과학 및 의생명공학 분야의 다양한 문제 해결에 앞장서고 있습니다.