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우리 연구실에서 실시하고 있는 구체적인 연구 주제를 소개합니다.
감염성 바이러스 동역학의 정량적 분석 및 예측
바이러스는 스스로 성장하거나 증식할 수 없어 증식을 위해 반드시 숙주 세포의 기작을 활용해야 하며, 이러한 특성 때문에 종종 “가장 단순한 생명체”로 비유되곤 합니다. 그러나 바이러스 감염의 역학은 결코 단순하지 않으며, 기존 연구는 감염의 순간적인 단면만을 관찰하는 데 그치는 경우가 많습니다. 1983년 HIV의 분리를 계기로, 감염 과정을 시간에 따라 통합적으로 이해할 필요성이 제기되었고, 이를 계기로 ‘바이러스 동역학(virus dynamics)’이라는 연구 분야가 발전했습니다. 이 분야는 시계열 바이러스량 데이터를 기반으로 바이러스의 체내 변화를 정량적으로 분석하는 것을 목표로 합니다.
우리 연구 그룹은 바이러스 감염 데이터를 수리과학기술, 특히 수학적 모델링을 중심으로 분석함으로써 감염 메커니즘을 정량적으로 이해하고, 이를 바탕으로 바이러스 감염을 효과적으로 제어할 수 있는 방법에 대해 탐구합니다.
모델 기반 시뮬레이션을 통한 최적의 임상시험 및 방역 대책 탐색
감염자 격리, 사회적 거리두기와 같은 방역 정책이나 적절한 치료제를 찾기 위한 임상시험은 감염병 확산을 억제하는 데 필수적인 요소입니다. 그러나 유행 초기에는 축적된 데이터가 부족하고 정보가 제한적이기 때문에, 이러한 정책이나 시험을 효과적으로 설계하기 어렵습니다. 수학적 모델을 활용한 데이터 분석의 큰 장점 중 하나는, 단순히 과거 데이터를 해석하는 데 그치지 않고, 이를 바탕으로 다양한 가상 시나리오를 제한 없이 시뮬레이션할 수 있다는 점입니다. 이는 현실에서 반복 실험이 어렵거나 불가능한 상황에서 중요한 대안을 제시해 줍니다.
우리 연구 그룹은 수학적 모델에 기반한 시뮬레이션을 통해, 다양한 방역 전략이 감염병 확산에 미치는 영향을 정량적으로 평가하며, 유의미한 결과를 도출할 수 있는 최적의 임상시험 설계를 탐색합니다. 이러한 "디지털 세계"에서 얻은 통찰을 현실의 정책에 반영함으로써, 감염병 대응 전략의 효과성을 극대화하고자 하는 연구를 수행하고 있습니다.
의생명과학 분야의 새로운 분석 접근법
차세대 시퀀싱(NGS)의 발전과 기술 혁신에 힘입어, 게놈 변이 분석이나 RNA-Seq 기반 유전자 발현 분석 등 다양한 해석 기법이 정립되었으며, 이제는 단일세포 수준에서의 변이 및 발현 분석도 가능해졌습니다. 이러한 분석 기술의 진보에 따라, 생명과학 및 의생명과학 분야에서는 방대한 데이터를 활용한 새로운 연구 영역이 부상하고 있으며, 특히 기계학습을 중심으로 한 데이터 기반 접근 방식이 주목받고 있습니다.
그러나 감염병, 암, 만성 질환 등 현재 사회가 직면한 주요 질병을 살펴보면, 임상시험이나 의료기관을 통해 확보되는 고정밀의 시계열 의료 데이터는 양적·질적으로 제약이 크며, 대규모 수집 또한 쉽지 않습니다. 특히 희귀질환이나 장기이식과 같은 “희귀 증례”의 경우, 충분한 데이터를 확보하는 것이 매우 어렵습니다. 다시 말해, 많은 임상 데이터는 본질적으로 빅데이터의 요건을 충족하지 못하며, 이러한 경우 데이터 기반 접근 방식의 적용에 제약이 따릅니다.
이에 따라 우리 연구 그룹은 ‘모델 기반 접근과 데이터 기반 접근의 융합’을 핵심 전략으로 하는 수리과학 기반 연구 체계를 구축하고 있습니다. 이를 바탕으로, 감염병과 같은 사회적 긴급 과제를 구체적 사례로 삼아, 예측의학, 정밀의학, 개인맞춤의학으로의 패러다임 전환에 도전하고 있습니다.
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