Jeongin Jang | 신경인공지능 연구실

2026 한국계산뇌과학회

Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000

2026.09.05 대전 카이스트 메타융합관에서 진행된 한국계산뇌과학회에 석사 과정생, 학부 인턴생과 이현수 교수님께서 참석하였습니다.

2026 한국생명과학회

Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 +0000

2026 08월 27일~ 8월 28일 창원컨벤션센터에서 개최된 한국생명과학회에 참석하였습니다.

장정인 석사과정생이 Young Scientists 연사로 참가하여 “Discovery of Novel Selective Inhibitor for Functional Modulation of Lysosomal Ion Channel Protein TMEM175: A Computational Methods for Channel Function Regulation and Compound Stability Analysis” 를 주제로 발표를 진행, KSLS 아카데미 학술상을 수상하였습니다.

Poster Presentation 섹션에서, 김은진 석사과정생이 “In Silico Mechanistic Analysis of a Nav1.2 Variant Associated with Developmental and Epileptic Encephalopathy” 를 주제로 포스터 발표를 진행하였습니다.

[연구성과 소식] KMU-11342 화합물을 이용한 대장암에서의 항암 효능 평가 논문 게재

Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 +0000

장정인 석사과정생과 이현수 교수님, 계명대학교 전지은 박사과정생과 계명대학교 김 신 교수님과의 공동 연구 논문인 “Evaluation of the Anti-Cancer Effects of KMU-11342 in In Vitro and Ex Vivo Models of Colorectal Cancer” 논문이 2026년 06월 25일 MDPI Pharmaceuticals 저널에 게재되었습니다.

In vitro, In vivo, In silico 연구를 통해 환자 유래 오가노이드를 포함한 2D, 3D 모델에서 대장암(CRC) 세포의 증식, 이동 및 줄기세포성을 세포와 오가노이드 기반, 그리고 docking simulation 을 통해 종합적으로 분석하였습니다.

KMU-11342는 환자 유래 오가노이드를 포함한 2D 및 3D 모델에서 대장암(CRC) 세포의 증식, 이동 및 줄기세포성을 억제함으로써 강력한 항종양 활성을 나타냅니다. 이러한 효과는 부분적으로 p53/NF-κB 및 FoxO1 신호전달 경로를 통해 GSK3β와 CDK1을 조절함으로써 매개될 수 있다는 연구 결과를 얻었습니다.

해당 논문은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
https://www.mdpi.com/1424-8247/19/7/985

DOI : Pharmaceuticals2026, 19(7), 985; https://doi.org/10.3390/ph19070985

Evaluation of the Anti-Cancer Effects of KMU-11342 in In Vitro and Ex Vivo Models of Colorectal Cancer

Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 +0000

2026년 생화학분자생물학회 KSBMB

Thu, 04 Jun 2026 00:00:00 +0000

2026년 5월 27일 ~ 5월 29일 부산 벡스코(Bexco)에서 진행된 생화학분자생물학회(KSBMB, Korean Society for Biochemistry and Molecular Biology) 에 참가하였습니다.

5월 29일 Chemical biology and drug discovery 섹션에서 석사 과정생인 장정인 학생이 포스터 발표를 진행하였습니다.

[연구성과 소식] 머신러닝을 활용한 균혈증 발병 연관 인자 예측 논문 게재

Wed, 08 Apr 2026 00:00:00 +0000

이현수 교수님과 오성수 졸업생이 장정인 석사 과정생, 고윤성 학부 연구생, 양산 부산대학교 병원 임승진 교수님 협업 논문 << Intuitive Risk Equation for Post Transplant Bloodstream Infection Prediction: A Symbolic Regression Approach >> 이 2026년 4월 7일 MDPI-Biomedicines 저널에 게재되었습니다.

간이식 환자의 조기 Bloodstream Infection 예측을 위해 머신러닝 분류 모델과 해석 가능한 Symbolic Regression(SR) 기반 위험 모델을 개발하였고, AUC 0.53-0.64 수준의 성능을 보여주고 있습니다. SHAP 해석과 통계 분석을 통해 EBV/HBV 관련 바이러스 혈청 지표가 기존 검사 지표 외에도 중요한 위험 인자 후보로 확인 되었고, 해석 가능한 AI 접근이 감염 위험 인자 탐색에 의미 있는 단서를 제공할 수 있음을 시사합니다.

논문 링크 : https://www.mdpi.com/2227-9059/14/4/840

DOI : https://doi.org/10.3390/biomedicines14040840

Intuitive Risk Equation for Post-Transplant Bloodstream Infection Prediction: A Symbolic Regression Approach

Tue, 07 Apr 2026 00:00:00 +0000

2026년 2월 오성수 석사학위생 졸업 기념

Fri, 20 Feb 2026 00:00:00 +0000

2026년 2월 20일에 진행되는 학위수여식에서 오성수 석사학위생이 졸업하게 되었습니다.

연구실 인원들이 졸업을 축하하는 자리를 마련하였습니다.

석사 졸업 축하합니다 ! ^__^