Projects
연구 프로젝트
연구실에서 진행되는 프로젝트는 공식적인 연구과제와 예비연구로 수행되는 과제, 연구실이 주관기관인 경우와 협력공동연구기관인 경우 등 다양합니다.
주요 주제로는 크게 기반연구 및 주요 질환-건강문제 연구, 유전체 오믹스 연구, 그리고 인공지능 분석과 건강 및 의료 빅데이터 연구가 있습니다.
해당하는 연구들을 클릭하여 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.
기반연구 및 주요 질환-건강문제 연구
연구실은 쌍둥이-가족 코호트의 자료와 유전체 자원을 관리하고 있습니다. 4,000 여명에 이르는 쌍둥이와 가족들의 방대한 임상, 역학 및 유전체-오믹스 자료를 확보하고 있습니다. 일반적으로 논문을 쓰기 위한 자료수집에 가장 많은 시간을 사용해야 하는 경우가 많지만, 확보된 자료를 기반으로 연구성과를 낼 수 있는 연구실의 주요 자산이기도 합니다. 박사학위는 물론, 석사학위 논문부터 최고수준의 국제학술지에 발표할 수 있는 연구목표를 잡을 수 있습니다.
질병 발생의 위험도를 합리적으로 예측하는 것은 질병 예방 전략 수립을 위한 가장 기초적인 연구입니다. 여러 위험요인 정보를 이용하여 발생 위험을 예측할 때, 주요 위험 요인인 가족력을 포함한 경우 정확도를 높일 수 있습니다. 또한 대부분의 질병예측모델이 백인을 대상으로 개발되었지만, 질병의 역학, 위험요인의 종류 및 영향 크기의 국가별, 인종별 차이를 고려해볼 때, 인종에 따라 모델을 개발하는 것이 필요합니다. 본 연구에서는 심혈관질환, 제 2형 당뇨병, 주요 암 등 각종 주요 질환에 대한 인구집단별 최적의 질병예측모형을 만들고 가족력의 기여도를 평가하고자 합니다.
생물학적 성은 건강과 질병에 영향을 미치는 핵심 요인으로, 유전자, 호르몬, 생리적 차이를 통해 질병의 발병, 진행, 치료 반응에 변화를 가져옵니다. 본 연구는 생물학적 성이 심혈관 질환, 대사 질환, 약물 반응 등에 미치는 영향을 분석하여 성별 기반 맞춤 의료 및 공중보건 전략을 개발하는 것을 목표로 합니다.
역학 연구, 기초 생물학 실험, 임상 연구를 통해 생물학적 성의 역할을 정량화하고, 성별 간 건강 불평등 완화와 효과적인 치료 전략 수립에 기여하고자 합니다. 이를 통해 개인 맞춤형 의료와 성별 특화된 공중보건 정책을 발전시키는 데 기초 자료를 제공합니다.
특히 초경연령은 여성의 생식 건강뿐만 아니라 만성질환과 전반적인 건강 상태에 영향을 미치는 중요한 지표입니다. 조기 초경은 유방암, 비만, 제2형 당뇨병과 같은 대사질환의 위험 증가와 연관되며, 늦은 초경은 심혈관질환의 위험을 높일 수 있습니다. 초경연령이 건강과 질병에 미치는 영향을 심층적으로 분석하고, 이를 바탕으로 여성 건강 개선을 위한 맞춤형 의료 및 예방 전략을 제시하고자 합니다. 초경연령을 질병 예측과 관리의 중요한 지표로 활용함으로써, 건강 불평등 해소와 공중보건 향상에 기여하는 것을 목표로 합니다.
유전체 오믹스 연구
1. 주요 질환의 성별 특성 분석
심혈관계 질환, 암, 대사성 질환 등 다양한 주요 질병에서 성별에 따른 발생률, 진행 속도, 예후의 차이를 정밀하게 분석합니다. 이러한 분석을 통해 남성과 여성 각각의 특이적인 건강 위험 요인을 파악하고, 이를 기반으로 개인화된 질병 관리 및 예방 전략을 수립합니다.
1-1. 질병 발병 위험 및 증상 표현 방식의 성별 차이 규명
성별에 따른 질병의 발병 위험과 증상 표현 방식의 차이를 규명함으로써, 조기 진단과 효과적인 치료 접근을 가능하게 합니다. 예를 들어, 심혈관 질환에서 여성의 증상 표현이 남성과 다를 수 있음을 고려하여, 보다 정확한 진단 기준을 마련하고자 합니다.
2. 약물 반응 및 유전자–약물 상호작용 연구
2-1. 성별에 따른 약물 대사 경로의 차이 분석
약물 대사와 관련된 유전적 변이를 분석하여, 성별에 따라 약물이 체내에서 대사되는 방식의 차이를 규명합니다. 이를 통해 약물의 효율성과 안전성을 높이는 맞춤형 약물 요법을 개발하고, 약물 치료의 개인화를 실현하고자 합니다.
2-2. 약물의 효능 및 부작용에서 성별의 역할 규명
성별이 약물의 효과와 부작용에 미치는 영향을 탐구함으로써, 성별 맞춤형 약물 요법과 안전한 치료 전략을 제시합니다. 이러한 연구는 약물 치료의 최적화를 통해 치료 성과를 향상시키고, 부작용 발생을 최소화하는 데 기여합니다.
DNA 메틸화는 염기서열의 변화 없이 유전자 발현을 일으킬 수 있는 후성유전학적 기전 중 하나입니다. DNA 메틸화는 환경적 요인에 의해 변화되는 양상을 보여, 유해 물질이나 특정 환경적 요인 노출을 반영하는 새로운 노출 지표로서의 가능성이 주목받고 있습니다. 본 연구실에서 흡연 뿐만 아니라 가습기 살균제 노출 등과 같은 특정한 환경 요인 노출에 특이적으로 반응하는 DNA 메틸화 지표를 발굴하는 연구를 진행하고 있습니다. 교육과학기술부와 한국연구재단의 지원으로 기존에 확보된 약 400명의 유전체-후성유전체-역학정보원을 통해서 환경 특이적 DNA 메틸화 변화 분석의 pipeline을 개발 및 검증하고, 환경-유전-후성유전의 통합 분석 플랫폼과 새로운 enrichment 분석 방법을 제시합니다. 다음은, 본 연구의 구체적인 내용의 일부입니다.
- – 흡연을 모형으로 한 노출 특이적인 DNA 메틸화 연구의 모형 구축
- – 가습기 살균제 피해자에서 전장 DNA 메틸화 분석을 수행하여 노출 특이적 표지자와 ROS/염증관련 지표의 유의성 평가
DNA 메틸화를 포함한 후성 유전적 변화가 제 2형 당뇨병(T2D)의 위험 및 합병증에 미치는 영향을 파악하고자 한국인에서 T2D와 당뇨병성 신장 질환(DKD)의 특이적 메틸화 영역(DMR)을 확인는 MWAS (methylome-wide association) 연구를 수행했습니다. 이 연구는 동아시아 인구에서 시행된 T2D 및 DKD와 관련된 새로운 DMR을 찾은 최초의 대규모 MWAS이고, 이를 통해 발견된 T2D 관련 DMR의 유전 구조는 T2D에서 DNA 메틸화 메커니즘을 이해하는 데 도움이 됩니다. 더불어 고위험군에 속한 개인의 DNA 메틸화 분석을 통해 향후 발병률을 예측하고 관리를 도와 T2D의 발생을 예방할 수 있습니다.
인공지능 분석 & 건강 및 의료 빅데이터 연구
유방암은 발생이 계속 증가하고 있는 유일한 주요 암 입니다. 연구실에서는 유방영상에 내재된 발암위험 정보를 다수준 유방밀도와 심층학습을 통해 해독하고, 유방암 발생 위험도 정밀예측방법을 제시하기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 다음은 구체적으로 진행중인 방법 및 분야입니다
- – 유방영상의 인공지능분석 통한 암발생 위험 예측기술 개발
- – 1만건 이상의 국제 유방암 영상 전향 DB 구축 및 공개
- – 위험도 feature 국소화 및 발암 위험부위 예측 방법 개발 (XAI)
- – 위험도 feature의 유전체 해부 (발병기전 평가)
- – 전향적 자료를 통한 유방암 발생 위험부위 예측 정확도 검증
- – 영상-유전체 통합 실시간 유방암 위험도 (AUC>0.8) 및 발암 위험부위 예측기술 검증
- – 공공 및 개인 활용가능한 서비스 알고리듬 개발
- – 유전정보 PRS가 통합된 실용화 가능한 예측모형과 활용방안 제시
- – 마이크로비옴 메타지놈 정보의 인공지능 (CNN등의 심층신경망) 분석 적용을 위한 자료, 분석과정의 표준화
- – 마이크로비옴 자료를 고려한 신경망 설계 및 최적화
- – taxanomy, phylogeny 및 abundance정보를 고려한 종합특성 추출 분석
- – 마이크로비옴의 종합특성과 지방간의 바이오마커 및 심부임상상의 관련성 분석
- – 분석결과 및 public DB를 통한 바이오마커 예측방법 학습
- – 학습된 알고리듬을 통한 예측방법 개발 (AUROC >0.8 수준)
- – 예측 알고리즘의 활용을 위한 호환성 및 사용자 인터페이스
- – 암발생 위험도의 정밀평가 알고리듬 개발을 통한 개인 질병위험도 예측 모형
- – 유방암 및 대장암 중심암예방 검진데이터의 구축: 건강검진을 위해 검진센터에 내원한 사람들을 대상으로 암검진 자료와 라이프데이터 조사내용 결합
인종에 따라 건강위험도 평가 알고리즘의 성능이 큰 차이를 보이고, 특히 흑인은 기존 알고리즘이 예측하는 건강위험보다 2-3배의 실제 건강위험이 존재한다는 보고가 있습니다. 빅데이터의 시대는 모든 인간의 생활에서 영향력이 확장되어 가고 있고, 이러한 데이터의 형평성-공정성은 향후 우리가 겪게 될 중요한 공정성의 문제가 될 것입니다. 이에 연구실에서는 이러한 빅데이터의 공정성에 대한 연구를 진행하고 있습니다.
건강 결정요인으로서 성에 대한 연구
주요 질환의 성별 특성 분석
심혈관계 질환, 암, 대사성 질환 등 다양한 주요 질병에서 성별에 따른 발생률, 진행 속도, 예후의 차이를 정밀하게 분석합니다. 이러한 분석을 통해 남성과 여성 각각의 특이적인 건강 위험 요인을 파악하고, 이를 기반으로 개인화된 질병 관리 및 예방 전략을 수립합니다.
질병 발병 위험 및 증상 표현 방식의 성별 차이 규명
성별에 따른 질병의 발병 위험과 증상 표현 방식의 차이를 규명함으로써, 조기 진단과 효과적인 치료 접근을 가능하게 합니다. 예를 들어, 심혈관 질환에서 여성의 증상 표현이 남성과 다를 수 있음을 고려하여, 보다 정확한 진단 기준을 마련하고자 합니다.
- 성별에 따른 약물 대사 경로의 차이 분석
약물 대사와 관련된 유전적 변이를 분석하여, 성별에 따라 약물이 체내에서 대사되는 방식의 차이를 규명합니다. 이를 통해 약물의 효율성과 안전성을 높이는 맞춤형 약물 요법을 개발하고, 약물 치료의 개인화를 실현하고자 합니다. - 약물의 효능 및 부작용에서 성별의 역할 규명
성별이 약물의 효과와 부작용에 미치는 영향을 탐구함으로써, 성별 맞춤형 약물 요법과 안전한 치료 전략을 제시합니다. 이러한 연구는 약물 치료의 최적화를 통해 치료 성과를 향상시키고, 부작용 발생을 최소화하는 데 기여합니다.