생물정보학은 생명과학과 정보기술이 융합된 학문으로, 대규모 생물학적 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 분석, 해석하는 것을 목표로 합니다. 김주한 연구실은 유전체, 전사체, 단백질체 등 다양한 오믹스(omics) 데이터를 활용하여 질병의 원인 규명, 진단 및 치료법 개발에 기여하고 있습니다. 특히 차세대 염기서열 분석(NGS) 기술을 기반으로 한 유전체 데이터 해석, 변이 탐색, 유전자 발현 분석 등에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 연구실에서는 다양한 질병(암, 희귀질환, 만성질환 등)에 대한 유전체 데이터 분석을 통해 질병의 분자적 기전을 규명하고, 환자 맞춤형 정밀의료 실현을 위한 바이오마커 발굴 및 예측 모델 개발에 집중하고 있습니다. 또한, 대규모 코호트 및 임상 데이터와 유전체 데이터를 통합 분석하여, 실제 임상 현장에서 활용 가능한 진단 및 예후 예측 도구를 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 다기관 협력 및 국가적 바이오 빅데이터 구축 사업과도 연계되어, 국내 정밀의료 발전에 크게 기여하고 있습니다. 최근에는 인공지능 및 기계학습 기반의 유전체 데이터 해석 기술 개발에도 주력하고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝을 활용한 암 조직의 유전체 변이 예측, 약물 반응성 예측, 희귀 변이의 임상적 의미 해석 등 다양한 응용 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 정밀의료, 맞춤의학, 신약개발 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있으며, 국내외 학계와 산업계에서 높은 평가를 받고 있습니다.

김주한 연구실은 의료정보학 분야에서 오랜 기간 축적된 경험과 기술력을 바탕으로, 임상 빅데이터와 유전체 데이터를 통합하여 정밀의료 실현을 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 전자의무기록(EHR), 임상시험 데이터, 약물감시 데이터 등 다양한 임상 데이터를 표준화하고, 메타데이터 기반의 통합 관리 시스템을 개발하여, 연구자와 임상의가 효율적으로 데이터를 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 특히, 실세계 데이터(Real-World Data, RWD)와 실세계 근거(Real-World Evidence, RWE)를 활용한 임상 연구, 약물 이상반응 신호 탐지, 환자 맞춤형 치료 전략 개발 등에서 두각을 나타내고 있습니다. 연구실에서 개발한 CLEAR, MetaLAB, MetaNurse 등 다양한 알고리즘과 분석 플랫폼은 국내외 다기관에서 실제로 활용되고 있으며, 약물 부작용 예측, 환자 안전성 평가, 임상 의사결정 지원 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 또한, 블록체인, 사물인터넷, 모바일 헬스케어 등 첨단 ICT 기술을 접목한 개인 건강기록(PHR) 관리, 분산형 의료데이터 플랫폼, 환자-의료진-지능형 에이전트가 연동되는 차세대 의료정보 시스템 개발에도 앞장서고 있습니다. 이러한 연구는 데이터 기반의 미래 의료 혁신, 환자 중심의 맞춤형 건강관리, 의료 데이터의 안전한 활용과 공유 등 의료 패러다임 전환에 중요한 역할을 하고 있습니다.