Research Topics

1. 구조단백체 기반 펩타이드 약물 발굴 (Structural Proteome for Peptide Drug Discovery)

: 구조단백체 데이터 기반으로 단백질 상호작용 네트워크 변화를 확인하여 치료 표적으로의 기능을 규명하고 이를 제어하는 펩타이드 약물 발굴 (Utilize structural proteomic data to identify changes in protein interaction networks and control peptide drugs that act as therapeutic targets).

2. 인공지능 기반 단백질(펩타이드) 약물 디자인 (Artificial Intelligence-powered Peptide Drug Design)

: 인공지능을 기반으로 특정 기능과 구조에 부합하는 단백질 및 펩타이드 약물 디자인 (Design proteins and peptide drugs using artificial intelligence to precisely match specific functions and structures).

3. 단일세포 단백체와 인공지능 기반 바이오마커 발굴 (Clinical Biomarker Discovery through Single-cell Proteome and AI-guiding)

: LC-MS 기반의 단일세포 다차원단백체 빅데이터와 머신러닝을 이용하여 조기진단 및 치료표적 임상 바이오마커 발굴 (Identify clinical biomarkers for early diagnosis and therapeutic targets by leveraging LC-MS-based single-cell multidimensional proteomics big data and machine learning).

4. 질량분석기 기반 체외진단법 및 동반진단법 개발 (In Vitro & Companion Diagnostic LC-MS Assay in Clinical Laboratory)

: LC-MS 기반으로 기존 분석법의 분석적인 성능을 개량하고 검증해서 국제적으로 표준화된 체외진단법과 동반진단법 신의료기술 개발 (Advance medical technologies with new LC-MS-based approaches for globally standardized in vitro diagnostics and companion diagnostics, by enhancing and validating the analytical performance of current methods).

5. 멀티오믹스 바이오 빅데이터 분석 플랫폼 개발 (Multi-Omic Bio Big Data Analytics Development)

: 다중오믹스 데이터를 통합 분석할 수 있는 도구 및 소프트웨어 개발 (Develop tools and software for the integrated analysis of multi-omics data).