Research

DNA-encoded Fluorescence Multiplexing

We develop 4DRCA-based fluorescence multiplexing for sensitive and highly multiplexed detection of protein and RNA targets in single cells. By integrating RCA with multi-round fluorescence imaging and decoding, this platform enables spatially resolved cell profiling for cancer diagnostics, immune analysis, and clonal characterization.

우리 연구실은 4DRCA 기반 형광 다중화 기술을 통해 단일세포에서 단백질과 RNA를 민감하고 다중적으로 검출하는 플랫폼을 개발합니다. RCA와 다회차 형광 이미징 및 디코딩을 결합하여 암 진단, 면역세포/CAR-T 분석, 클론 특성 분석을 위한 공간정보 기반 세포 프로파일링을 구현합니다. 우리 연구실은 이 기술을 기반으로 세포 이질성을 정밀하게 이해하고 정밀의료에 기여할 수 있는 진단 및 분석 플랫폼으로 확장하고자 합니다.

Digital Holographic Imaging Platform

Our laboratory develops holographic microscopic imaging technologies for label-free cell analysis and high-throughput cellular diagnostics. A major focus of our research is the development of holography-based flow cytometry platforms that enable quantitative, label-free characterization of cells without the need for fluorescent or molecular labeling.

우리 연구실은 라벨 없이 세포를 정량적으로 분석할 수 있는 홀로그래피 현미경 이미징 기술을 개발하고 있습니다. 특히 홀로그래피 기반 flow cytometry 플랫폼 개발에 중점을 두고 있으며, 이를 통해 형광 또는 분자 표지 없이도 세포의 고유한 광학적 특성을 이용한 고속·고정밀 분석을 구현하고자 합니다. 우리 연구실은 이러한 기술을 실시간 표적세포 인식 및 분리가 가능한 지능형 cell sorter로 확장하여, 연구 및 임상 진단에 활용 가능한 차세대 세포 분석·분리 플랫폼으로 발전시키고자 합니다.

Blood Cell Functional Assay Platform

Our laboratory develops technologies for rapid in situ isolation and functional assay of blood cells directly from whole blood. Our research focuses on enabling the selective handling and immediate analysis of diverse blood cell populations, including immune cells, neutrophils, monocytes, T cells, and B cells, without lengthy sample processing.

우리 연구실은 전혈로부터 원하는 혈액세포를 신속하게 분리하고, 곧바로 기능 분석할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다. 주요 대상은 면역세포, neutrophil, monocyte, T 세포, B 세포 등 다양한 혈액세포이며, 복잡하고 긴 전처리 과정 없이 선택적으로 분리하고 즉시 분석할 수 있는 플랫폼 구현에 중점을 두고 있습니다. 혈액세포는 채혈 이후 시간이 지남에 따라 기능이 빠르게 변화하거나 저하될 수 있기 때문에, 신속한 분리와 최소한의 조작을 통한 즉각적인 분석이 매우 중요합니다. 이러한 기술은 면역 모니터링, 염증 반응 분석, 세포 기반 진단, 중개 바이오의학 연구 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 혈액세포의 기능을 빠르고 정확하게 평가하는 데 중요한 역할을 합니다.

AI-driven, next-generation liquid handler

Our research focuses on the development of AI-driven autonomous liquid handling systems that can monitor sample preparation workflows in real time, detect operational errors, and implement corrective actions automatically. Beyond conventional pipetting-based and discontinuous liquid handling, we aim to establish a continuous-flow platform that enables more complete washing and buffer exchange.

본 연구는 AI 기반 영상·센서 피드백을 활용하여 시료 준비 과정에서 발생하는 이상 상황을 실시간으로 감지하고, 이를 자동으로 수정하는 차세대 자율형 liquid handling 시스템 개발을 목표로 합니다. 특히 기존 pipetting 기반의 discontinuous 처리 방식에서 벗어나, 보다 완전한 washing 및 buffer exchange가 가능한 continuous-flow 방식의 liquid handler를 구현함으로써 정밀하고 재현성 높은 시료 전처리 플랫폼을 구축하고자 합니다.

Microfluidics and Bio-optics

Our laboratory develops microfluidic and bio-optical platforms for next-generation cell analysis and diagnostic applications. In the area of microfluidics, we design and fabricate microfluidic chips for applications such as flow cytometry, cell focusing, and cell separation, enabling precise handling and analysis of cells in compact and scalable systems.

우리 연구실은 차세대 세포 분석 및 진단 응용을 위한 마이크로플루이딕스 및 바이오옵틱스 플랫폼을 개발하고 있습니다. 마이크로플루이딕스 분야에서는 flow cytometry, 세포 포커싱, 세포 분리와 같은 응용을 위해 필요한 마이크로플루이딕 칩을 설계·제작하며, 이를 통해 세포를 정밀하게 제어하고 분석할 수 있는 소형화·고성능 시스템을 구현하고자 합니다.

Machine Learning for Single-cell Imaging and Analysis

We develop machine learning algorithms for cellular imaging and quantitative analysis, including fluorescence object analysis, single-cell segmentation, quantitative phase reconstruction from holographic imaging, and cell-state profiling in functional assays. Our goal is to enable accurate, automated, and scalable interpretation of complex cellular data for research and diagnostics.

우리 연구실은 형광 객체 분석, 단일세포 segmentation, 홀로그래피 기반 정량 위상 복원, functional assay의 세포 상태 정량화를 위한 머신러닝 알고리즘을 개발합니다. 이를 통해 복잡한 세포 이미징 데이터를 정확하고 자동화된 방식으로 해석하는 기술을 구현하고자 합니다.