We are developing computational biology methods and bioinformatics tools for network medicine and healthcare. Proteins are the major player of cellular function and they carry out their functional role through complex network of protein-protein interactions.
The protein repertoire varies depending on cellular states, tissue type, species, and disease state. However, little is known about how this repertoire changes under different cellular or disease states. To gain a better understanding of these dynamic changes, Kim's lab is developing essential applications for network biology and large-scale high-throughput data integration analysis.
Systemic analysis of protein functional network will provide a framework for understanding how protein compositions respond to changes in human disease states.

생물정보학과 미래의료 기술 개발에 대해 공부한다. 환자의 임상데이터 및 유전자의 서열/발현 분석 데이터를 바탕으로 질병의 예측, 진단, 치료 타겟 선정에 관련된 다양한 생물정보학 방법론에 대해 공부한다. 대용량 유전자 서열분석 방법론, 임상 및 생명 빅데이터 분석의 기본 기술과 통계 방법론 대해 공부한다.

대용량 개인 맞춤형 유전자 분석 기술의 발전에 따라 환자들의 바이오 빅데이터가 쌓이고 있다. 디지털 헬스케어 기술 개발에 필요한 생물정보학 방법론, 환자와 병원에서 얻은 임상 빅데이터 분석을 통한 질병 유전자 탐색, 질병의 예후 및 생존율 예측에 관련된 생물정보학 방법론을 공부한다. 또한 이를 바탕으로 질병 발병과 유전자 이상의 상관관계를 정량적으로 탐색 가능한 생물정보학 방법론을 알아본다.

실험 동물모델의 유전형-표현형 탐색 연구. 다양한 모델 생물을 이용한 유전자 편집 실험을 통해, 인간 질병의 상동 유전자의 표현형을 검증하는 실험이 진행되고 있다. 하지만, 인간과 모델 생물 간에는 유전형-표현형의 차이가 존재한다. 모델 생물과 인간 간의 유전자 표현형의 차이를 이해하고 질병 연구에 필요한 유전자를 선택할 수 있는 분자 진화의 이해에 대한 연구 방법론을 공부 한다.

세부 연구 방법론
네트워크 모듈 규명 및 단백질 기능 분석을 통한 질병 발생 기작에 대한 연구.
유전자의 변이나 발현량의 변화가 질병에 미치는 영향을 예측하는 연구.
오믹스 데이터를 통합하는 유전자-질병 표현형 지도 구축에 관한 연구

Computational Biology and Bioinformatics
• ㆍStructural and functional characterization of membrane proteins
• ㆍDevelopment of prediction methods for protein structure and proteinprotein interaction
• ㆍSystematic & quantitative analyses of molecular evolution and biodiversity
• ㆍMathematical & statistical approaches to find bio-patterns from sequence and structural information• Protein engineering

• ㆍ2023.08. Drug approval prediction based on the discrepancy in gene perturbation effects between cells and humans.(약물 임상승인 예측 인공지능 기술 개발) EBioMedicine. 94:104705
• ㆍ2023.02. An evolution-based machine learning to identify cancer type-specific driver mutations.(유전자 돌연변이 조직 특이적 발암 가능성 예측) Briefings in Bioinformatics. 24(1):bbac593
• ㆍ2022.06. Network-based machine learning approach to predict immunotherapy response in cancer patients. (면역 항암치료제 약물반응을 예측하는 의료 인공지능 개발) Nature Communications. 13(1):3703
• ㆍ2022.02. Evolutionary rewiring of regulatory networks contributes to phenotypic differences between human and mouse orthologous genes.(임상시험 동물모델 정밀제작. 신약 개발과 치료법 찾기 도움) Nucleic Acids Res. 50(4):1849-1863
• ㆍ2020.10. Network-based machine learning in colorectal and bladder organoid models predicts anti-cancer drug efficacy in patients.(암환자의 약물 반응을 예측하는 의료 인공지능 개발) Nature Communications, 11(1):5485
• ㆍ2020.08. Single-cell RNA sequencing identifies shared differentiation paths of mouse thymic innate T cells.(면역 T 세포 발달경로 규명, 면역세포 치료법개발 실마리) Nature Communications, 11(1):4367
• ㆍ2019.08. Domain-mediated interactions for protein subfamily identification.(암세포를 치료 유전자 발굴 네트워크 분석 방법개발) Scientific Reports. 10(1):264
• ㆍ2019.06. Evolutionary coupling analysis identifies the impact of disease-associated variants at less-conserved sites.(유전자변이 공진화분석을 통한 질병연관성 예측 기술 개발) Nucleic Acids Res. 47(16):e94
• ㆍ2019.05. Epigenetic regulation of mammalian Hedgehog signaling to the stroma determines the molecular subtype of bladder cancer.(암생성 억제인자 분석을 통한 방광암 치료타겟 발굴) Elife 8:e43024
• ㆍ2018.05. Divergence of noncoding regulatory elements explains gene-phenotype differences between human and mouse orthologous genes.(정밀 동물모델 제작에 필요한 질병 유전자표현형) Molecular Biology and Evolution 35(7): 1653-1667

• ㆍB.S., Genetic Engineering, Korea Univ., Seoul, Korea (1992)
• ㆍM.S., Molecular Biology, Korea Univ., Seoul, Korea (1996)
• ㆍPh.D., Florida State University, Tallahassee, FL, USA (2002)

• ㆍ2002-2005 : Post doctoral fellow, UCLA-DOE Center for Genomics and Proteomics, Los Angeles, CA POSTECH, Pohang, Kyungbuk, Korea
• ㆍ2005.9-2021.2 : Director, Biological Research Information Center (BRIC), Korea
• ㆍ2009.1-2013.12 : KIAS Associate Member, School of computational Science, Korea Institute for Advanced Study, Korea
• ㆍ2017.9-2019.8 : Vice president for admissions and student affairs, POSTECH, Pohang, Kyungbuk, Korea
• ㆍ2017.9-2019.8 : Dean of the School of Undergraduate Studies, POSTECH, Pohang, Kyungbuk, Korea
• ㆍ2019.9-2021.2 : Vice president of Planning, POSTECH, Pohang, Kyungbuk, Korea
• ㆍ2014.3-Presen t: Professor, Department of Life Science, POSTECH, Pohang, Kyungbuk, Korea