박준호

박준호 교수

주요 경력 | 분당차병원 약리학교실 부교수

차미래의학연구원 단백체 연구팀장

(前) 콜롬비아대학교 의과대학 Post-doc

학위 | 서울대학교 공학박사

연구 기술 분야 | 질량분석 기반 단백체학, 바이오마커 개발 ,생물정보학

세부 분야 | 임상 단백체학, 단백질 바이오마커

핵심어 | 퇴행성 뇌질환 단백체 네트워크, 단백체 기반 난치암 아형 분류, 단일 세포 단백체학, 혈액 바이오마커 개발

주요 연구분야


차의과학대학교 단백체 연구팀 (CHA Proteomics Research Team)에서는 질량분석기를 활용한 단백체 분석 연구 및 질병 바이오마커 발굴 연구를 수행할 예정임.


1. 난치암, 치매 등 분자적 기전이 불명확한 질병을 대상으로 질병의 원인이 되는 단백질 네트워크를 규명함.

2. 질환 상태에서 혈액 및 조직 내 특이적으로 발현하는 단백질 바이오마커를 발굴하고 실용화 방안을 수립함.

3. 보다 효율적으로, 보다 신뢰도 높은 단백체 빅 데이터를 생산하기 위한 차세대 단백체 분석 신기술을 개발함.

4. 유전체 서열 데이터와 단백체 발현 및 PTM 데이터의 통합 분석 (다중 오믹스 연구)

5. 대량의 단백질 발현 프로파일 데이터로부터 주요 바이오마커 후보를 찾는 통계&생물정보학 분석 기법 연구

주요 연구 분야

주요 연구 실적

주요 발표 논문


  • 단백체학 기반 바이오마커 발굴 관련 연구 논문 – 6편 (주저자 3편)

  • 단백체 분석 기술 개발 관련 연구 논문 – 2편 (주저자 2편)

  • 기초 의생명과학 관련 연구 논문 – 4편 (주저자 1편)

  • 종설 논문 – 1편 (주저자 1편)


1. In‐depth blood proteome profiling analysis revealed distinct functional characteristics of plasma proteins between severe and non‐severe COVID‐19 patients. Scientific Reports (IF = 4.38), 2020

2. In-Depth Investigation of Low-Abundance Proteins in Matured and Filling Stages Seeds of Glycine max Employing a Combination of Protamine Sulfate Precipitation and TMT-Based Quantitative Proteomic Analysis. Cells (IF = 6.6), 2020

3. Quantitative proteomics reveals distinct molecular signatures of different cerebellum-dependent learning paradigms. Journal of Proteome Research (IF = 4.47), 2020

4. Identification of TUBB2A by quantitative proteomic analysis as a novel biomarker for the prediction of distant metastatic breast cancer. Clinical Proteomics (IF = 3.48), 2020

5. Parallel Reaction Monitoring-Mass Spectrometry (PRM-MS)-Based Targeted Proteomic Surrogates for Intrinsic Subtypes in Breast Cancer: Comparative Analysis with Immunohistochemical Phenotypes. Journal of Proteome Research (IF = 4.47), 2019

6. Deep Proteome Profiling of Hippocampus in 5XFAD Mouse Model Uncovers Biological Process Alterations and a Novel Biomarker of Alzheimer's Disease. Experimental & Molecular Medicine (IF = 8.72), 2019

7. Quantitative Proteomic Analysis Identifies AHNAK (Neuroblast Differentiation-associated Protein AHNAK) as a Novel Candidate Biomarker for Bladder Urothelial Carcinoma Diagnosis by Liquid-based Cytology. Molecular & Cellular Proteomics (IF = 5.91), 2018

8. Molecular and functional signatures in a novel Alzheimer's disease mouse model assessed by quantitative proteomics. Molecular Neurodegeneration (IF = 14.20, JCR ranking < 4% in Neuroscience), 2018