생물정보학 연구실 디렉토리

[원문 보존: monami.kaist.ac.kr / biosys.kaist.ac.kr] 국내 생물정보학과 바이오시스템공학을 조기에 개척한 대표 연구실입니다. 컴퓨터 안에 복잡한 인체 대사 및 유전체 네트워크를 구현하는 '가상 인체(Virtual Human)' 플랫폼을 연구하며, 인공지능과 그래프 딥러닝을 통해 복합 만성질환의 발병 기전 규명 및 신약 후보물질의 효능과 부작용을 사전에 정밀 예측하는 시스템 생물정보학을 선도하고 있습니다.

컴퓨터과학 알고리즘과 딥러닝을 대규모 생명과학 빅데이터에 적용하는 국내 최고 권위의 계산생물학 랩입니다. 단일세포 전사체(scRNA-seq) 분석, 다중 오믹스 통합 네트워크 분석, 유전자 발현 조절 기전 규명, 그래프 합성곱 신경망(GCN) 기반 항암제 반응성 예측 등 분자생물학과 컴퓨터과학의 정밀한 융합 연구를 수행하고 있습니다.

세계 최고 권위의 생명의료 언어모델인 BioBERT를 발표(인용수 수천 회 돌파)하여 글로벌 바이오 텍스트 마이닝 연구의 새 지평을 연 연구실입니다. 글로벌 신약 개발 인공지능 경진대회인 DREAM Challenge에서 수차례 세계 1위를 차지하였으며, 대규모 생명의료 문헌 분석과 분자 구조 딥러닝을 결합한 신약 후보물질 가상 발굴 분야를 주도하고 있습니다.

[원문 보존: scai.snu.ac.kr / bi.snu.ac.kr] 분자 생물학적 메커니즘과 컴퓨터 알고리즘의 결합을 조기에 탐구한 연구실입니다. DNA 분자를 이용한 연산 모델(DNA Computing), 유전정보와 신경망 학습 알고리즘의 융합 연구에서 출발하여, 현재는 뇌인지 인공지능, 멀티모달 파운데이션 모델, 체화된 AI(Embodied AI)로 지능의 본질을 규명하는 연구를 수행하고 있습니다.

워싱턴 대학교 데이비드 베이커(David Baker, 2024 노벨 화학상 수상) 연구실에서 알파폴드와 쌍벽을 이루는 공개 단백질 3차원 구조 예측 AI 모델인 'RoseTTAFold'를 핵심 주도 개발한 백민경 교수의 연구실입니다. 단백질 단량체를 넘어 복합체(Complex)와 생체 거대분자의 동역학적 상호작용을 예측하고, 완전히 새로운 기능을 가진 인공 단백질을 컴퓨터로 설계하는 세계 최고 수준의 연구를 이끌고 있습니다.

단백질 3차원 구조와 생체 네트워크를 통합하여 인간 유전체 변이가 질환을 유발하는 구조생물학적 메커니즘을 밝혀내는 선도 연구실입니다. 단백질-단백질 상호작용 인터랙톰(Interactome) 지도를 구축하고, 환자별 유전변이에 따른 면역치료제 반응성 및 약물 내성을 계산생물학 기법으로 예측하는 정밀의학 연구를 수행합니다.

[원문 보존: bioinfo.kyungpook.ac.kr] 한국 생물정보학의 태동기에 컴퓨터 서열 정렬(DNA/Protein Alignment) 알고리즘 연구와 "What is Bioinformatics?" 해설 자료를 통해 생물정보학의 개념과 계산 알고리즘을 널리 보급하고 후학을 양성한 기념비적 연구실입니다.

[원문 보존: biselab.inha.ac.kr / biselab.com] 전자공학 및 시스템 엔지니어링 관점에서 생체 신호 처리, 의료 영상 분석 및 생체 정보 시스템을 다각도로 연구하여 국내 바이오인포메이션 엔지니어링의 기틀을 다진 역사적 연구실입니다.

반세기 동안 생물학의 최대 난제였던 '단백질 접힘(Protein Folding)' 문제를 딥러닝 기술로 완전히 해결하여 생명과학 연구의 패러다임을 바꾼 역사적 연구팀입니다. AlphaFold2를 통해 지구상에 알려진 2억 개 이상의 모든 단백질 3차원 구조를 예측하여 EMBL-EBI와 함께 전 세계에 무료 공개하였으며, 최근에는 단백질뿐 아니라 DNA, RNA, 리간드 분자 상호작용까지 원자 수준으로 예측하는 AlphaFold3 및 신약 결합 단백질을 직접 디자인하는 AlphaProteo를 발표했습니다.

인간 게놈 프로젝트의 중심지이자 전 세계 생물정보학과 유전체 연구의 총본산입니다. 전 세계 모든 병원과 연구소에서 NGS 변이 분석의 표준으로 사용하는 GATK(Genome Analysis Toolkit)를 개발 및 배포하였으며, 인체 내 37조 개 모든 세포의 분자 지도를 작성하는 '휴먼 셀 아틀라스(Human Cell Atlas)' 프로젝트와 CRISPR 유전자 가위의 전사체 분석을 이끌고 있습니다.

전 세계 생명과학 데이터의 심장 역할을 하는 유럽 대표 공공 생물정보 연구 기관입니다. 모든 생물종의 유전체 정보를 열람하는 Ensembl, 세계 표준 단백질 서열 DB인 UniProt, 약물-표적 상호작용 DB인 ChEMBL을 운영하며, 딥마인드와 협력하여 2억 개 이상의 알파폴드 단백질 구조 데이터를 전 세계 연구자에게 무상 제공하고 있습니다.

세계 최고 명문의대인 하버드 의과대학 내 컴퓨터과학·통계학·임상의학 통합 연구 거점입니다. 수십만 건의 질병-유전자-약물 상호작용을 통합한 대규모 생명의료 지식그래프(Knowledge Graph)를 구축하고, 희귀질환 약물 재창출을 위한 기하학적 딥러닝 모델인 TxGNN 등을 발표하며 AI 정밀의학 시대를 선도하고 있습니다.

DNA 염기서열로부터 단백질-DNA 결합, 후성유전학적 크로마틴 접근성, 전사 조절 모티프를 뉴런 수준에서 역추적하는 혁신적 딥러닝 모델인 BPNet 및 ChromBPNet을 창안한 연구실입니다. 비암호화 영역(Non-coding regions)의 유전변이가 질병 발생에 미치는 메커니즘을 설명 가능한 인공지능(XAI)으로 규명하고 있습니다.

MIT CSAIL의 대표 계산생물학 랩으로, 인간 유전체 기능 백과사전 프로젝트인 ENCODE와 Roadmap Epigenomics를 주도했습니다. 단일세포 전사체와 후성유전체 데이터를 머신러닝으로 분석하여 알츠하이머병, 비만, 심혈관 질환 등 인류 난치병의 세포 수준 분자 회로도를 작성하고 표적 치료 기전을 밝히고 있습니다.

[원문 보존: research.ibm.com/bioinformatics] "우리의 초점은 분자생물학에서의 문제를 해결하기 위한 컴퓨터 기술을 사용하는 것이다. 대부분의 작업이 생물학 컨텍스트 문제해결을 위한 패턴 발견과 응용문제를 다양한 측면에서 숙고한다." 생물학 시퀀스 패턴 마이닝 도구인 Teiresias를 개발하여 전 세계에 배포하였으며, 현재는 슈퍼컴퓨팅 분자 시뮬레이션 및 전염병 유전체 분석을 개척하고 있습니다.

[원문 보존: cs.wisc.edu/areas/ai/uwcompbio.html] "새로운 과학으로서의 computational biology는 풍부한 연구의 기회를 제공한다. 컴퓨터학과, 생물, 의학의 멤버들이 다양한 주제로 협동하고 있다." RNA-seq 데이터로부터 유전자 발현량을 오차 없이 추정하는 전 세계 표준 도구인 RSEM(Dewey 교수)을 탄생시켰으며, 복잡한 생체 제어 네트워크의 위상 구조를 역추적하는 머신러닝 모델을 선도합니다.

[원문 보존: aber.ac.uk/~dcswww/Research/bio/] "중요한 생물학 문제에 응용하기 위한 컴퓨터 AI 기술을 개발하여 기능적 genomics를 위한 머신러닝 기술에서 주도적 위치에 있다." 세계 최초로 인간 과학자의 개입 없이 인공지능이 스스로 가설을 세우고, 시약을 다루며 실험을 수행해 효모의 유전자 기능을 발견한 자율 로봇 과학자 'Adam'과 'Eve'를 탄생시킨 역사적인 명문 연구 그룹입니다.