우리 연구실은 인공지능(AI) 및 딥러닝 기술을 활용한 단백질 디자인 및 엔지니어링 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 최근 AlphaFold, RoseTTAFold와 같은 AI 기반 구조 예측 도구의 발전은 단백질 3차 구조 예측의 패러다임을 혁신적으로 변화시켰으며, 본 연구실은 이러한 첨단 기술을 신약 개발, 진단, 치료용 단백질 개발에 적극적으로 적용하고 있습니다. AI 기반 단백질 디자인은 기존의 '서열-구조-기능' 패러다임을 넘어, 원하는 기능을 구현하기 위한 최적의 단백질 서열과 구조를 역설계하는 접근법을 지향합니다. 특히, ProteinMPNN, RF diffusion 등 생성형 AI 모델을 활용하여 de novo 단백질 백본 스캐폴드 설계, 항체 및 미니바인더 단백질 개발, 면역수용체 활성화 단백질 등 다양한 생명현상 및 질병 치료에 응용 가능한 단백질을 설계하고 있습니다. 또한, IBS 데이터사이언스 그룹, KAIST 산업디자인학과 SketchLab 등과의 협업을 통해 AI 기반 단백질 디자인 플랫폼 및 시각화 도구 개발에도 힘쓰고 있습니다. 이러한 연구는 신약 후보물질의 탐색과 최적화, 진단 센서 개발, 백신 보조제 설계 등 바이오의약품 개발의 혁신을 이끌고 있습니다. 앞으로도 AI와 구조생물학의 융합을 통해 생명현상 규명과 혁신적 바이오신소재 개발에 기여하고자 합니다.

본 연구실은 단백질 및 단백질 복합체의 3차원 구조를 원자 수준에서 규명하는 구조생물학 연구에 중점을 두고 있습니다. 1950년대 X-ray 결정학의 도입 이후, 2010년대 들어 Cryo-EM(극저온 전자현미경) 기술의 비약적 발전은 고분자 복합체, 막단백질 등 난해한 생체분자의 구조 규명을 가능하게 하였습니다. 연구실은 X-ray 결정학, 단일입자 Cryo-EM, 음전자염색 EM 등 다양한 첨단 구조분석 기법을 활용하여 세포 간 신호전달, 수용체-리간드 상호작용, 막단백질, 효소, 항체 등 다양한 단백질 복합체의 구조와 작동 원리를 밝히고 있습니다. 특히, TLR4/MD-2, LRG1-LPHN2, IGF/IGFBP/ALS ternary complex, TMEM87A(GolpHCat) 등 생명현상 및 질병과 밀접한 관련이 있는 단백질 복합체의 구조를 규명하여, 신호전달 메커니즘, 단백질 상호작용, 구조 기반 신약개발의 토대를 마련하고 있습니다. 또한, 구조생물학적 정보를 바탕으로 단백질 디자인, 엔지니어링, 기능 분석까지 연계하는 통합 연구를 지향합니다. Cryo-EM 및 X-ray 결정학 기반 구조 연구는 질병의 분자적 원인 규명, 신약 표적 발굴, 바이오신소재 개발 등 다양한 분야에 응용되고 있습니다. 앞으로도 구조생물학의 최신 기법과 AI 기반 분석을 융합하여, 복잡한 생명현상의 분자적 이해와 혁신적 치료 전략 개발에 기여할 것입니다.

우리 연구실은 세포 간 단백질 커뮤니케이션, 즉 세포-세포 접합, 리간드-수용체 상호작용, 신호전달 복합체의 구조 및 기능 규명에 집중하고 있습니다. 세포 간 신호전달은 면역반응, 혈관신생, 신경재생, 암, 감염병 등 다양한 생명현상과 질병의 핵심적인 분자 메커니즘입니다. 본 연구실은 다양한 분자생물학/생화학적 기법과 첨단 구조분석법을 결합하여, 단백질 복합체의 결합 방식, 구조적 변화, 신호전달 활성화 원리를 밝히고 있습니다. 예를 들어, TLR4/MD-2-LPS 복합체, LRG1-LPHN2, IGF/IGFBP/ALS, Slitrk-LAR-RPTP 등 다양한 리간드-수용체 복합체의 구조 및 신호전달 메커니즘을 규명하였으며, 이 과정에서 단백질의 변형, 당화, 상호작용 네트워크가 신호전달에 미치는 영향도 심층적으로 연구하고 있습니다. 또한, 혈관신생(angiogenesis), 신경재생(neurogenesis), 면역반응(immune response) 등 생리적·병리적 현상에서 세포 간 단백질 커뮤니케이션의 역할을 밝히고, 이를 조절하는 신약 후보물질 개발에도 힘쓰고 있습니다. 이러한 연구는 암, 감염병, 신경질환 등 다양한 질환의 분자적 원인 규명과 맞춤형 치료 전략 개발에 중요한 기반을 제공합니다. 앞으로도 세포 간 단백질 커뮤니케이션의 구조-기능 연계 연구를 통해, 생명현상 이해와 혁신적 치료제 개발에 기여할 것입니다.