생리정보학 연구실은 국민건강보험공단, 국가 건강영양조사, 전자의무기록 등 다양한 의료 빅데이터를 기반으로 질병의 발생, 위험 요인, 예후 및 치료 효과를 분석하는 역학 연구를 수행합니다. 이러한 연구는 만성질환(고혈압, 당뇨병, 만성 신장질환, 간질환 등), 구강 건강, 정신 건강, 심혈관계 질환 등 다양한 주제를 포괄하며, 실제 임상 현장에서 얻어진 대규모 데이터를 활용하여 인구집단 수준에서의 건강 문제를 심도 있게 탐구합니다. 특히, 본 연구실은 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 기술을 접목하여 의료 데이터의 복잡한 패턴을 분석하고, 질병 예측 모델 및 위험도 평가 도구를 개발합니다. 예를 들어, 만성 신장질환, 치매, 심혈관질환, 암 등 다양한 질환의 발생 위험을 예측하는 모델을 구축하고, 약물 순응도, 치료 반응, 의료 이용 행태 등 임상적 의사결정에 도움이 되는 정보를 도출합니다. 또한, 연합학습, 합성데이터 등 최신 데이터 과학 기법을 적용하여 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형을 추구합니다. 이러한 연구는 의료 현장에서의 실질적인 문제 해결과 정책 수립, 환자 맞춤형 진료, 예방의학 발전에 기여하고 있습니다. 연구 결과는 국내외 저명 학술지와 학회에서 발표되고 있으며, 보건의료 빅데이터와 인공지능의 융합을 통해 미래 의료 혁신을 선도하고 있습니다.

본 연구실은 적혈구, 혈장, 혈액 내 다양한 생리학적 바이오마커를 활용하여 인체의 정상 및 병적 상태를 규명하는 연구에 집중하고 있습니다. 예를 들어, 적혈구의 변형성, 삼투압, 용적, 전기적 특성 등 세포 수준의 물리적·화학적 특성을 분석하여, 고혈압, 당뇨병, 만성 신장질환, 심혈관질환 등 다양한 질환에서의 생리적 변화를 정량적으로 평가합니다. 이를 위해 임피던스 측정, 3차원 굴절률 영상, 마이크로플루이딕스 등 첨단 바이오센서 및 분석 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 또한, 혈액역학 및 혈액 내 바이오마커의 변화가 질병의 발생 및 예후에 미치는 영향을 대규모 임상 데이터와 연계하여 분석합니다. 예를 들어, 혈색소 변동성, 트로포닌, D-다이머 등 다양한 혈액 지표가 심혈관질환, 수술 후 예후, 사망률 등과 어떻게 연관되는지 규명하고, 이를 임상 진단 및 예측 모델에 적용합니다. 이러한 연구는 환자 맞춤형 진단, 조기 예측, 치료 반응 모니터링 등 정밀의료의 실현에 중요한 역할을 합니다. 특허 및 기술개발 측면에서도, 적혈구의 형태 유지 및 분석을 위한 용액 조성, 체내 물질 성분 분석 장치, 임피던스 기반 바이오센서 등 다양한 혁신적 기술을 개발하고 있습니다. 이를 통해 생리학적 바이오마커의 임상적 활용 가능성을 넓히고, 의료기기 및 진단 산업 발전에도 기여하고 있습니다.

생리정보학 연구실은 의료정보학, 바이오인포매틱스, 통계학, 데이터사이언스 등 융합적 접근을 통해 정밀의료 실현을 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. Common Data Model(CDM), Observational Health Data Sciences and Informatics(OHDSI) 등 국제 표준 데이터 모델을 활용하여, 다기관·다국가 데이터 통합 분석 및 재현성 높은 연구를 추진합니다. 이를 통해 약물의 효과와 부작용, 유전체-표현형 연관성, 질병의 다차원적 위험 요인 등을 체계적으로 규명합니다. 특히, Genome-wide Association Study(GWAS), Phenome Wide Association Study(PheWAS), Mendelian Randomization(MR) 등 최신 유전체 역학 연구 방법론을 적용하여, 유전적 요인과 환경적 요인이 질병 발생 및 진행에 미치는 영향을 분석합니다. 또한, 단일세포 프로테오믹스, 마이크로어레이, 고성능 컴퓨팅 등 첨단 바이오인포매틱스 기술을 접목하여, 암, 대사질환, 신경계 질환 등 다양한 질환의 분자적 기전을 탐구합니다. 이러한 연구는 환자 개개인의 유전적, 임상적 특성을 반영한 맞춤형 치료 전략 개발, 신약 타겟 발굴, 질병 예측 및 예방 등 정밀의료의 실현에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 연구실은 국내외 다양한 연구기관, 병원, 산업체와 협력하여, 의료정보학 및 바이오인포매틱스 분야의 선도적 연구를 지속적으로 확장하고 있습니다.