Biomarker Discovery through Single-Cell Proteome and Network Modeling

"단일세포 단백체 및 네트워크 모델 기반 바이오마커 발굴" 연구는 세포 수준에서 질병의 이질성과 진행 과정을 규명합니다. 항체 기반 세포 분류, LC-MS 단백체 분석 등 첨단 기술을 통합하여 면역세포 아형과 세포 내 단백질의 발현량, 단백형(proteoform), 변이, 번역 후 수정, 구조 변화를 다차원적으로 분석합니다.

다양한 생물학적 모델과 폭넓은 임상 시료로부터 통합 다차원 단백체 데이터를 생성하고, 정교한 계산 방법을 적용하여 조기 진단, 치료 예후, 치료 표적과 관련된 핵심 기전을 규명함으로써 임상적으로 유의미한 바이오마커를 발굴합니다. 나아가 단백질-단백질 상호작용 네트워크의 핵심 조절 노드에 대한 모방 펩타이드·화합물의 효과를 시뮬레이션하여 표적 치료제 개발로 연구를 확장합니다.

Our research on "Biomarker Discovery through Single-Cell Proteome and Network Modeling" unravels disease heterogeneity and progression at the cellular level. By integrating antibody-based cell sorting, and LC-MS proteomics, we perform multidimensional analyses of immune cell subtypes and intracellular proteins — including expression levels, proteoforms, mutations, post-translational modifications, and structural alterations.

Using diverse biological models and extensive clinical samples, we generate integrated multidimensional proteomic data and apply sophisticated computational methods to reveal mechanisms of early diagnosis, prognosis, and therapeutic targeting, culminating in clinically relevant biomarkers. We further extend this work toward targeted therapeutics by simulating the effects of mimic peptides or compounds on key regulatory nodes within protein–protein interaction networks.