면역정보학과 백신 개발
인간의 면역 체계는 다양한 세포 유형, 분자 경로 및 신호들이 상호작용하여 형성한 복잡한 네트워크로 침입자에 대한 강력한 다층적 방어 기능을 제공합니다. 대량의 면역 관련 데이터가 축적됨에 따라 데이터 마이닝, 수학적 모델링, 통계 기법, 인공지능 알고리즘이 면역학적 문제 해결에 사용하게 되면서 면역정보학이라는 새로운 분야가 생겨났습니다.
해당 분야는 주로 잠재적 에피토프 예측을 위한 데이터베이스 구축 및 분석 도구 개발, in-silico 백신 디자인, HLA 유전자 및 MHC 분자 특성 분석, 병원체-숙주 상호작용 모델링, 면역 시스템 데이터를 활용한 네트워크 분석 등을 다루고 있습니다.
우리 연구실은 진단과 백신 개발을 위한 정확한 잠재적 에피토프 예측을 위해 머신러닝 및 딥러닝 방법을 적용(e.g. peptide-MHC의 결합 예측, TCR-pMHC 결합 특이성 및 면역원성 예측)하고, 수용체-리간드 상호작용 예측을 위한 패턴 인식 알고리즘 개발 연구를 수행하고 있습니다. 또한 단일 세포 데이터 분석을 통해 자가면역 질환에 영향을 미치는 메커니즘을 규명하는 데에도 관심을 가지고 있습니다.