Research

We develop and utilize high-performance biosensors to investigate native spatiotemporal signaling networks in living cells using various fluorescence microscopic imaging techniques

Cells are the most fundamental units of decision-making, capable of sensing diverse external changes and orchestrating a series of signal transduction processes to maintain life. However, the diversity of signaling components within a cell is far too limited to accommodate the vast array of external changes. To overcome this limitation, it has been proposed that cells control even the same types of signaling proteins to perform specific roles depending on their intracellular localization or at particular time points. Nevertheless, appropriate methodologies to study such mechanisms are still lacking. Our laboratory aims to experimentally elucidate the spatiotemporal compartmentalization of cellular signaling by developing high-performance, next-generation fluorescent biosensors that can measure signal transduction events in living cells at the subcellular level in real time, and by applying various live-cell fluorescence microscopy techniques. Furthermore, leveraging AI-based protein binding structure prediction and protein engineering, we seek to develop drugs capable of precisely modulating target signaling pathways, investigate their cellular functions, and present the mechanisms underlying various physiological phenomena and diseases from the new perspective of spatiotemporal compartmentalization. Ultimately, we aim to lay the groundwork for the development of novel drug candidates for related disease treatment.

세포는 다양한 외부 변화를 인지하고 그에 대응하는 일련의 신호전달과정 조절하여 생명을 유지하는 가장 기초적인 의사결정의 단위이다. 하지만 신호전달을 담당하는 인자들의 다양성은 외부의 수많은 변화를 모두 수용하기에는 턱없이 부족하다. 이러한 부족을 극복하기 위하여 세포가 같은 종류의 신호전달 인자 일지라도 세포 내부 위치나 특정 시점에 따라서 특이적인 역할을 수행 하도록 제어 한다는 컨셉이 제안 되고 있으나, 이를 연구하기 위한 적절한 방법이 부족한 시점이다. 본 연구실은 살아 있는 세포 내에서 일어나는 신호전달과정을 세포소기관 수준의 해상도로 실시간으로 측정 할 수 있는 고성능 차세대 형광 기반 바이오 센서를 개발하고 그것을 다양한 종류의 라이브 세포 형광 현미경법으로 측정하여, 세포 신호전달의 시공간적 구획화를 실험적으로 규명하는 것을 목표로 한다. 또한 AI 기반의 단백질 결합 구조 예측과 protein engineering을 기반으로 타겟 신호전달과정을 정밀하게 조절할 수 있는 약물을 개발하여 그것의 세포 내 기능을 밝혀 다양한 생리현상 및 질병의 메커니즘을 시공간적 구획화라는 새로운 창으로 제시하며, 관련 질병을 치료 할 수 있는 신약후보물질 개발의 기반을 마련하는 것을 목표로 한다.