본 연구실은 생물정보학과 시스템생물학을 기반으로 다양한 생명현상을 데이터 중심적으로 해석하고 예측하는 연구를 수행하고 있습니다. 생물정보학은 대규모 유전체, 전사체, 단백질체, 메타유전체 등 다양한 오믹스 데이터를 분석하여 유전자, 단백질, 대사체 간의 상호작용 네트워크를 구축하고, 이를 통해 생명현상의 복잡한 메커니즘을 규명하는 학문입니다. 본 연구실은 특히 인간 및 다양한 모델 생물의 유전자 네트워크, 단백질 상호작용 네트워크, 기능적 유전자 네트워크를 구축하고, 이를 활용해 질병 유전자 예측, 생물학적 경로 해석, 신약 타깃 발굴 등 다양한 응용 연구를 진행하고 있습니다. 시스템생물학적 접근을 통해 개별 유전자나 단백질의 기능뿐 아니라, 이들이 네트워크 내에서 어떻게 상호작용하며 전체 시스템의 특성을 결정하는지에 대한 통합적 이해를 추구합니다. 이를 위해 머신러닝, 네트워크 분석, 통계적 모델링 등 첨단 데이터 과학 기법을 적극적으로 도입하고 있으며, 실제로 HumanNet, MouseNet, AraNet, BarleyNet 등 다양한 종에 대한 대규모 유전자 네트워크 데이터베이스를 개발하여 국내외 연구자들에게 제공하고 있습니다. 이러한 연구는 질병의 분자적 원인 규명, 신약 후보 유전자 발굴, 맞춤형 의료, 작물의 형질 개선 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 또한, 네트워크 기반 유전자 세트 증강 분석, 단일세포 오믹스 데이터 통합 분석, 메타유전체 기반 미생물 네트워크 분석 등 최신 연구 트렌드를 반영한 방법론 개발에도 앞장서고 있습니다.

최근 본 연구실은 단일세포 RNA 시퀀싱(scRNA-seq), 단일세포 ATAC-seq 등 첨단 단일세포 오믹스 기술을 활용하여 세포 수준에서의 유전자 발현 및 조절 네트워크를 분석하고, 이를 질병의 세포 유형별 유전학적 메커니즘 규명 및 정밀의료에 적용하는 연구를 선도하고 있습니다. 단일세포 오믹스 데이터는 조직 내 이질적인 세포 집단의 특성을 고해상도로 파악할 수 있게 하며, 이를 바탕으로 암, 면역질환, 신경질환 등 다양한 질환에서 세포 유형별로 특이적인 유전자 네트워크와 기능적 상호작용을 규명하고 있습니다. 특히, 단일세포 네트워크 분석 플랫폼(scHumanNet 등)을 개발하여, 질병 관련 유전자의 세포 유형 특이적 기능을 예측하고, 면역항암치료 반응 예측, 암 미세환경 내 면역세포 상호작용 분석, 신약 타깃 발굴 등 정밀의료 분야에 적용하고 있습니다. 또한, 단일세포 데이터의 노이즈와 희소성 문제를 해결하기 위한 데이터 전처리, 네트워크 추론, 중심성 분석 등 다양한 알고리즘을 개발하여, 실제 임상 샘플 분석 및 바이오마커 발굴에 활용하고 있습니다. 이러한 연구는 암 면역치료 반응 예측, 폐암·두경부암 등 다양한 암종에서의 치료 반응 바이오마커 개발, 면역세포의 기능적 다양성 해석, 질병 유전자-세포-질환 축의 정밀한 매핑 등 정밀의료 실현에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 또한, 단일세포 네트워크 분석법을 다양한 질환 및 생명현상 연구에 확장 적용하고 있습니다.

본 연구실은 인간 및 동물의 장내 미생물군집(마이크로바이옴)과 그 유전체(메타유전체) 데이터를 기반으로, 미생물 네트워크를 구축하고 이들의 기능적 역할 및 숙주와의 상호작용을 규명하는 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 최근에는 HiFi 롱리드 시퀀싱, 초고심도 메타유전체 분석 등 첨단 기술을 활용하여 인간 및 마우스 장내 미생물의 참조 유전체(HRGM, MRGM) 카탈로그를 구축하고, 미생물 종 다양성 및 기능적 특성을 정밀하게 분석하고 있습니다. 마이크로바이옴 네트워크 분석을 통해 장내 미생물군이 암, 대장질환, 면역질환 등 다양한 질환의 발병과 치료 반응에 미치는 영향을 규명하고, 질병 예측 바이오마커 및 치료 타깃을 발굴하고 있습니다. 또한, 메타유전체 기반 유전자 네트워크 분석을 통해 미생물 유래 대사산물, 단백질, 유전자 등이 숙주 면역계와 어떻게 상호작용하는지, 그리고 이들이 질병의 진행 및 치료 반응에 어떤 역할을 하는지에 대한 통합적 이해를 추구합니다. 이러한 연구는 암 면역항암치료 반응 예측, 장 질환 진단 및 치료, 프리바이오틱스/프로바이오틱스 개발, 미생물 유래 신약 후보 발굴 등 다양한 바이오헬스 분야에 적용되고 있습니다. 또한, 네트워크 기반 메타유전체 분석 플랫폼, 미생물-숙주 상호작용 예측 알고리즘 등 다양한 연구 인프라를 개발하여 국내외 연구자들과 협력하고 있습니다.