김윤학 연구실
의과대학
김윤학
김윤학 연구실은 해부학 및 융합의과학을 기반으로, 첨단 오믹스 기술과 임상 빅데이터, 인공지능(AI) 분석을 융합하여 다양한 질환의 발생 메커니즘 규명과 진단·예후 예측 바이오마커 개발에 주력하고 있습니다. 연구실은 해부학적 지식과 단일세포 전사체, 유전체, 메틸레이션 등 멀티오믹스 데이터를 통합적으로 분석하여, 뇌 허혈, 폐섬유증, 암, 자가면역질환, 대사질환 등 다양한 질환에서 세포 수준의 병태생리와 미세환경 내 상호작용을 심층적으로 연구하고 있습니다.
특히, 단일세포 RNA 시퀀싱 및 공간전사체 분석을 통해 질환 조직 내 세포 이질성과 면역세포 네트워크, 희귀 세포 집단의 역할을 규명하고, 이를 바탕으로 새로운 치료 타겟과 진단 바이오마커를 발굴하고 있습니다. 또한, 임상 환자 코호트의 대규모 유전체·임상 데이터를 활용하여, 머신러닝·딥러닝 기반의 예측 모델 및 진단 알고리즘을 개발하고, 실제 임상 현장에 적용 가능한 진단키트와 예후 예측 시스템을 실용화하고 있습니다.
연구실은 폐이식 후 만성 거부반응, 간세포암, 치주염-당뇨병 동반 질환, 슬관절 치환술 등 다양한 임상적 문제에 대해 멀티오믹스와 AI를 접목한 맞춤형 진단·치료 전략을 제시하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 다수의 특허 출원, 기술이전, 임상시험 등 실용화로 이어지고 있으며, 국내외 학술지 및 학회에서 활발히 발표되고 있습니다.
앞으로 연구실은 해부학적 지식과 첨단 생명정보학, AI 기술을 융합한 정밀의료 연구를 더욱 심화하여, 질환의 조기 진단, 예후 예측, 맞춤형 치료 타겟 발굴 등 의생명과학 분야의 혁신을 선도할 계획입니다. 또한, 다학제적 협력과 인재 양성을 통해 미래 의생명+AI 융합 연구의 중심 연구실로 성장하고자 합니다.
해부학 및 단일세포 오믹스 기반 질환 메커니즘 연구
본 연구실은 해부학적 지식과 첨단 단일세포 오믹스(single-cell omics) 기술을 융합하여 다양한 질환의 발생 및 진행 메커니즘을 심층적으로 규명하고 있습니다. 최근에는 뇌 허혈, 폐섬유증, 암 등 다양한 질환 모델에서 단일세포 전사체 분석을 통해 세포 유형별 유전자 발현 변화와 미세환경 내 상호작용을 정밀하게 해석하고 있습니다. 이를 통해 기존의 조직 수준 분석으로는 파악하기 어려웠던 세포 간 상호작용, 희귀 세포 집단의 역할, 질환 특이적 신호전달 경로 등을 밝혀내고 있습니다.
특히, 연구실은 단일세포 RNA 시퀀싱을 활용하여 허혈성 뇌 손상 시 해마 아교세포의 반응, 폐 이식 후 만성 거부반응에서의 면역세포 조성 변화, 암 조직 내 면역세포의 이질성 등 다양한 임상적 문제에 대한 기초적 해부학적 근거를 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 질환의 조기 진단, 예후 예측, 맞춤형 치료 타겟 발굴에 중요한 기초 자료를 제공합니다.
향후 연구실은 단일세포 오믹스 데이터와 공간전사체, 조직면역염색 등 다양한 다중 오믹스 데이터를 통합 분석하여, 질환의 공간적·시간적 진행 양상과 세포 네트워크의 동적 변화를 규명할 계획입니다. 이를 통해 해부학적 지식과 첨단 생명정보학의 융합을 통한 새로운 의생명과학 패러다임을 제시하고자 합니다.
임상 빅데이터 및 인공지능 기반 바이오마커·진단 알고리즘 개발
연구실은 임상 유전체 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 접목하여 질환 진단, 예후 예측, 치료 반응성 평가에 활용 가능한 바이오마커와 진단 알고리즘을 개발하고 있습니다. 대규모 환자 코호트의 유전체, 전사체, 메틸레이션, 단일세포 데이터 등 다양한 멀티오믹스 데이터를 통합 분석하여, 질환 특이적 유전자, miRNA, 단백질, 대사체 등 다층적 바이오마커 후보를 도출합니다. 또한, 머신러닝·딥러닝 기반의 예측 모델을 구축하여 임상적 유용성을 검증하고 있습니다.
예를 들어, 폐이식 환자의 만성 거부반응 예측, 간세포암 진단용 GLUT2 표적 조영제 개발, 치주염·당뇨병 동반 환자의 면역세포 기반 예후 예측, 슬관절 치환술에서 AI 기반 임플란트 크기 예측 등 다양한 임상 현장에 적용 가능한 진단·예측 시스템을 개발해왔습니다. 이러한 연구는 특허 출원 및 기술이전, 진단키트 개발, 임상시험 등 실용화 연구로도 이어지고 있습니다.
연구실은 앞으로도 임상 현장에서 발생하는 다양한 의학적 문제를 데이터 기반으로 해결하기 위해, 최신 AI 알고리즘과 멀티오믹스 분석을 융합한 정밀의료 플랫폼을 구축하고, 맞춤형 진단·치료 전략 개발에 앞장설 계획입니다. 이를 통해 환자 맞춤형 의료 실현과 보건의료 혁신에 기여하고자 합니다.
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Decoding hippocampal subfield and glial responses in ischemia using single-cell transcriptomics
박지현, 유홍일, 김윤학, 곽동희
JOURNAL OF TRANSLATIONAL MEDICINE, 2025
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Time-dependent reduction of somatic variants in lichen striatus as evidence for the clearance of mutated skin cells
강준호, Kim, Won Kyu, 김윤학, 김기훈, 임동민
JOURNAL OF THE AMERICAN ACADEMY OF DERMATOLOGY, 2025
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Melatonin synergizes with prostaglandin E2 to enhance YAP-mediated regenerative epithelial cell emergence during intestinal repair
김윤학, 이한송, 서유진, 안지수, 김형식
SIGNAL TRANSDUCTION AND TARGETED THERAPY, 2025
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[BRIDGE 3.0]실용화개발지원과제_임상 검체를 활용한 질병 진단 및 모니터링 알고리즘 개발
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(IRIS)(2단계)멀티오믹스 기반 약물관련 악골괴사증 정밀진단법 개발 및 골재생 치료후보물질 발굴/검증
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단일세포 전사체 기반 복막전이 대장암 신규 면역치료법 개발