장원희 연구실은 발생학 분야에서 다양한 모델 생물 시스템을 활용하여 생명 현상의 근본 원리를 탐구하고 있습니다. 특히 Dictyostelium discoideum과 같은 단세포 진핵생물을 모델로 하여, 세포 분화, 조직 크기 조절, 세포 간 신호전달 메커니즘 등을 심층적으로 연구하고 있습니다. 이 과정에서 세포 집단의 크기를 조절하는 '카운팅 팩터(counting factor)'의 역할과 신호전달 경로를 규명함으로써, 다세포 생물의 발생과정에서 나타나는 복잡한 현상을 단순화된 시스템을 통해 이해하고자 합니다. 이러한 연구는 수학적 모델링과 실험적 접근을 병행하여 진행되며, 세포 간 접착력, 세포 이동성, 대사 조절 등 다양한 생물학적 변수들이 조직의 크기와 구조에 미치는 영향을 분석합니다. 연구실은 실제 실험 데이터와 컴퓨터 시뮬레이션을 결합하여, 세포 집단의 크기 조절 메커니즘을 정량적으로 해석하고, 이를 통해 조직 발생의 보편적 원리를 도출하고 있습니다. 이러한 모델 생물 기반의 발생학 연구는 인간을 포함한 고등 생물의 조직 발생 및 질병 메커니즘 이해에 중요한 기초 자료를 제공합니다. 특히, 조직 크기 이상이나 세포 분화 이상에 의해 발생하는 다양한 질병의 원인 규명 및 치료 전략 개발에 기여할 수 있는 중요한 연구 분야입니다.

연구실은 생물정보학과 다중 오믹스(Multi-omics) 데이터를 통합적으로 분석하여, 다양한 질병의 분자적 기전 규명과 바이오마커 발굴에 주력하고 있습니다. 최근에는 대장암, 소아 특발성 관절염, 알츠하이머병, 아토피 피부염 등 다양한 질환을 대상으로, 유전체, 전사체, 단백질체 등 다양한 오믹스 데이터를 활용한 통합 분석을 수행하고 있습니다. 이를 통해 질병의 진행, 예후, 치료 반응과 관련된 핵심 유전자 및 신호전달 경로를 규명하고, 진단 및 예측에 활용 가능한 바이오마커를 발굴하고 있습니다. 특히, 인공지능(AI) 및 기계학습 기법을 적용하여 대규모 빅데이터를 효율적으로 분석하고, 질병 특이적 유전자 네트워크 및 후보 약물 타깃을 도출합니다. 연구실은 실제 임상 샘플과 공공 데이터베이스를 모두 활용하여, 한국인 특이적 대장암 바이오마커, 신경퇴행성 질환 신약 후보물질, 환경 독성물질 노출 바이오마커 등 다양한 연구 성과를 도출하고 있습니다. 또한, 신약 재창출(drug repositioning) 및 맞춤형 치료 전략 개발에도 적극적으로 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 특허 출원, 논문 발표, 정부 및 산업체 연구과제 수행 등으로 이어지며, 실제 임상 진단 키트 및 치료제 개발로의 확장 가능성을 보여주고 있습니다. 다중 오믹스와 AI 기반의 통합 분석 역량은 미래 정밀의료 및 개인 맞춤형 치료 시대를 선도할 수 있는 핵심 기술로 평가받고 있습니다.

연구실은 동물 독(venom) 및 자연 유래 펩타이드의 생리활성 탐색과 기능 분석에도 활발히 참여하고 있습니다. 특히 거미 독에서 유래한 항균 펩타이드 및 신경독성 펩타이드의 발굴, 구조-기능 분석, 그리고 이들의 치료제 개발 가능성에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 딥러닝 등 인공지능 기반 예측 모델을 활용하여, 데이터 부족 문제를 극복하고 새로운 생리활성 펩타이드 후보를 효율적으로 선별하는 연구가 진행되고 있습니다. 실험적으로는 다양한 미생물 및 세포주를 대상으로 펩타이드의 항균, 항염증, 신경조절 효과를 검증하며, 이 과정에서 펩타이드의 세포 독성, 선택성, 작용 메커니즘 등을 다각적으로 분석합니다. 또한, 펩타이드의 구조적 변형 및 최적화를 통해 치료제로서의 활용 가능성을 높이고, 실제 임상 적용을 위한 기반 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 항생제 내성 문제 해결, 신경계 질환 치료제 개발, 바이오 신약 분야의 혁신적 발전에 기여할 수 있습니다. 연구실은 펩타이드 기반 신약 개발을 위한 다학제적 접근을 통해, 기초과학과 응용연구의 가교 역할을 수행하고 있습니다.