연구진
연구진
미생물 유전체와 인공지능을 함께 써서 사람의 건강을 다룹니다.
이
석사과정 · 1명
학부과정 · 2명
협력 · AIForA Lab (일반대학원 AI헬스케어융합학과, 박대근 교수) — AI 방법론 지원
미생물로 사람의 건강을 지킵니다. 연령대별 건강 관리부터 고령사회가 마주할 문제까지, 미생물 유전체와 AI를 함께 써서 오래 풀리지 않던 것들을 다시 봅니다.
연구 소개 영상 · 강가에서 미생물을 건져 올리던 일에서 유전체를 읽는 일로, 그리고 생애 전 주기의 건강으로 이어집니다.
이 연구실은 오랫동안 자연에서 새로운 미생물을 찾아 이름을 붙이는 일을 해왔습니다. 강물과 흙, 조류와 염호, 심지어 에어컨 안에서까지 그때껏 알려지지 않았던 세균을 분리해 학계에 처음 보고했습니다.
동시에 미생물이 서로 신호를 주고받고 무리를 이루는 방식을 연구했고, 오염된 땅을 되살리는 미생물의 힘을 다뤘습니다.
이제 그 축적 위에 인공지능을 올립니다. 강가에서 균을 건져 올리던 일을 공개된 유전체 데이터 속에서 먼저 찾아내는 일로 바꾸고 있습니다.
다다르려는 곳은 사람의 건강입니다. 몸이 자라는 시기, 한창 일하는 시기, 그리고 노년은 필요한 것이 서로 다릅니다. 연령대마다 다른 건강 문제를 미생물로 다루는 것, 그리고 세계에서 가장 빠르게 늙어가는 사회가 마주할 문제에 미리 답을 준비하는 것이 이 연구실이 가려는 방향입니다.
병원균에 기대지 않고도 필요한 물질을 만들어낼 수 있는 균주를 찾아냅니다. 사람이 오랫동안 먹어온 미생물이 그 출발점입니다.
20~40대 남성의 통풍, 폐경 이후 여성과 고령자의 뼈와 혈관, 노년의 근감소와 회복력처럼 생애 시기마다 달라지는 문제를 각각에 맞게 다룹니다.
한국은 세계에서 가장 빠르게 늙어가고 있습니다. 지금 필요한 것은 병이 생긴 뒤의 치료가 아니라 오래 건강하게 지내는 방법입니다. 미생물이 그 열쇠가 될 수 있습니다.
흙에서 퍼 와 하나씩 확인하던 순서를 뒤집어, 공개 데이터에서 먼저 찾고 실험은 확인에 씁니다. 이 절차를 다른 연구자도 쓸 수 있게 문서로 남깁니다.
실험을 시작하기 전에 공개 유전체와 특허를 먼저 뒤집니다. 균 100개를 찍어 확인하는 대신, 근거가 있는 5~10개만 확보해 실험합니다. 비용과 시간이 한 자릿수 배 차이 납니다.
성능이 좋아도 안전을 증명하기 어려우면 산업으로 넘어가지 못합니다. 그래서 사람이 먹어온 기록이 있는 균에서 출발합니다. 규제 통과와 식품 적용까지를 처음부터 설계에 넣습니다.
평균을 내는 대신 왜 그런 일이 일어나는가를 경로로 추적합니다. 결과만 모으면 반대되는 보고 앞에서 멈추지만, 작동 원리를 알면 무엇을 바꿔야 하는지가 보입니다.
유전자섬의 분포와 기원에 관한 논문, 그리고 탐색 방법 자체를 다루는 방법론 논문. 공개 데이터베이스의 주석 오류를 바로잡는 기여도 함께 남습니다.
병원균에 기대지 않는 생산균주 후보와 그 특성 자료. 확보한 균주는 기탁해 다른 연구자도 쓸 수 있게 합니다.
안전한 균으로 바뀌면 검증 비용이 줄고 쓸 수 있는 용도가 넓어집니다. 수입에 기대던 소재를 국내에서 만들 근거가 됩니다.
학생이 데이터와 실험을 함께 다루는 훈련을 받습니다. 유전체를 읽고, 균을 기르고, 구조로 확인하는 전 과정을 한 연구실 안에서 경험합니다.
여섯 개의 주제를 다루고 있습니다. 아직 아이디어를 다듬고 근거를 모으는 단계라, 정리가 끝나기 전까지는 연구실 내부에서만 봅니다.
연구 분야별로 분류했습니다. 각 논문을 누르면 주제와 방법론, 결과가 펼쳐지며 게재 학술지도 함께 표시됩니다.
미생물 유전체와 인공지능을 함께 써서 사람의 건강을 다룹니다.
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