Life Mining Lab은 인간 마이크로바이옴과 대사체의 복잡성을 데이터 기반 접근법으로 해석하는 데 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 차세대 시퀀싱(NGS) 및 다양한 오믹스 데이터(유전체, 전사체, 대사체 등)를 통합적으로 분석하여, 인간 마이크로바이옴의 구성과 기능, 그리고 이들이 인체 대사에 미치는 영향을 체계적으로 규명하고자 합니다. 이를 위해 대규모 코호트 연구와 다양한 질병군(예: 당뇨병, 비만, 간질환, 신경퇴행성 질환 등)의 마이크로바이옴 데이터를 수집·분석하여, 건강과 질병 상태에서의 미생물 군집의 변화와 대사 네트워크의 상호작용을 심층적으로 탐구합니다. 특히, 시스템 생물학적 접근법을 활용하여 복잡한 미생물-대사 네트워크를 단순화하고, 주요 대사 경로 및 핵심 미생물 종을 식별합니다. 이를 통해 마이크로바이옴의 대사 산물과 인체 대사질환(예: 인슐린 저항성, 비알코올성 지방간, 대사증후군 등) 간의 연관성을 밝히고, 질병의 조기 진단 및 맞춤형 치료 전략 개발에 기여하고 있습니다. 또한, 머신러닝 및 인공지능 기반 분석 기법을 도입하여, 대규모 다중 오믹스 데이터를 통합적으로 해석하고, 질병 예측 및 바이오마커 발굴의 정확도를 높이고 있습니다. 이러한 연구는 인간 마이크로바이옴의 기능적 다양성과 대사 네트워크의 복잡성을 이해하는 데 중요한 기초를 제공하며, 궁극적으로는 개인 맞춤형 의학 및 정밀의료 실현에 기여할 수 있습니다. Life Mining Lab은 앞으로도 데이터 기반 생명과학의 선도적 연구를 통해, 인체 건강 증진과 질병 예방·치료에 새로운 패러다임을 제시하고자 합니다.

Life Mining Lab은 시스템 생물학적 접근법과 멀티오믹스 데이터 통합 분석을 통해 인간 생리와 질병의 복잡한 메커니즘을 규명하는 데 주력하고 있습니다. 본 연구실은 유전체, 전사체, 단백질체, 대사체, 마이크로바이옴 등 다양한 오믹스 데이터를 통합적으로 분석하여, 인체 내 다양한 생물학적 네트워크(대사 네트워크, 단백질 상호작용 네트워크 등)의 구조와 기능을 해석합니다. 이를 통해 질병의 분자적 원인 규명, 바이오마커 및 신약 표적 발굴, 그리고 맞춤형 치료 전략 개발에 기여하고 있습니다. 특히, 네트워크 분석 및 수학적 모델링을 활용하여, 특정 질병(예: 간질환, 암, 신경퇴행성 질환 등)에서의 대사 경로 변화와 신호전달 네트워크의 이상을 정량적으로 평가합니다. 또한, 대규모 임상 코호트 및 동물 모델 데이터를 바탕으로, 질병의 진행 과정에서 나타나는 분자적 변화와 환경적 요인의 상호작용을 심층적으로 분석합니다. 이러한 연구는 복잡한 생명현상을 시스템 수준에서 이해하고, 질병의 조기 진단 및 예후 예측의 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 더불어, Life Mining Lab은 인공지능 및 머신러닝 기반의 분석 플랫폼을 개발하여, 방대한 멀티오믹스 데이터를 효율적으로 처리하고, 새로운 생물학적 인사이트를 도출하고 있습니다. 이러한 통합적 연구는 미래 정밀의료 및 개인 맞춤형 건강관리의 실현을 위한 핵심 기반을 마련하고 있습니다.