정인욱 연구실은 생물정보처리 분야에서 다양한 오믹스(Omics) 데이터를 통합적으로 분석하는 연구를 선도하고 있습니다. 유전체, 전사체, 단백질체, 대사체 등 다양한 생명정보 데이터를 통합하여 질병의 원인 규명, 바이오마커 발굴, 신약 후보 물질 탐색 등 생명과학의 핵심 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 대규모 다중오믹스 데이터의 통합 분석을 위한 새로운 알고리즘과 소프트웨어 플랫폼을 개발하여, 생물학적 현상의 복잡한 네트워크를 정량적으로 해석하는 데 중점을 두고 있습니다. 연구실에서는 시계열 데이터, 단일 세포 데이터, 네트워크 기반 분석 등 첨단 분석 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 예를 들어, 시계열 멀티오믹스 통합분석 및 인공지능 활용 연구, 단일 세포의 시계열 전사체 데이터 분석을 위한 머신러닝 기법 개발 등 다양한 프로젝트를 통해 최신 생명정보학 연구를 수행하고 있습니다. 또한, COVID-19와 같은 감염병 환자의 멀티오믹스 데이터 분석 및 예후 예측 모델 개발, 암 유전자 네트워크 분석 등 실제 임상 및 바이오헬스 분야에 적용 가능한 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 질병의 조기 진단, 맞춤형 치료, 신약 개발 등 의료 및 바이오산업의 혁신을 이끌고 있습니다. 연구실에서 개발한 분석 도구와 알고리즘은 국내외 다양한 연구기관 및 산업체와의 협력을 통해 실제 현장에 적용되고 있으며, 관련 특허와 논문을 통해 그 우수성이 입증되고 있습니다.

정인욱 연구실은 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 생명정보학 및 의료 데이터 분석에 접목하여 혁신적인 연구 성과를 창출하고 있습니다. 최근에는 딥러닝, 그래프 신경망, 어텐션 기반 모델 등 첨단 AI 기법을 활용하여 유전체, 전사체, 임상정보 등 복잡한 생명 및 의료 데이터를 효과적으로 해석하고, 질병 예측 및 환자 맞춤형 치료 전략을 제시하는 연구에 집중하고 있습니다. 대표적으로, COVID-19 환자의 임상정보와 오믹스 데이터를 통합하여 환자의 중증도를 예측하는 딥러닝 모델(CovSF) 개발, 약물 재창출을 위한 해석 가능한 신경망 및 지식 그래프 통합 모델(ExPDrug), TCR-에피토프 결합 기반 표현형 예측 모델(EpicPred) 등 다양한 AI 기반 분석 도구를 개발하였습니다. 이와 더불어, 영상진단 의료기기 탑재용 AI 진단 기술, 감염자 중증도 분류정보 시스템 등 실제 의료 현장에 적용 가능한 실용적 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 연구는 의료 데이터의 복잡성과 다양성을 극복하고, 환자 맞춤형 정밀의료 실현에 기여하고 있습니다. 연구실의 AI 기반 분석 플랫폼은 높은 예측 정확도와 해석 가능성을 바탕으로 국내외 학술지 및 특허로 인정받고 있으며, 보건의료, 바이오헬스, 공공보건 등 다양한 분야에서 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다.