연구
그림 출처: FAK 활성화제 그래픽 초록 ([Comput Biol Chem 2025](../publication/yoon-2025/), © Elsevier), KMU-11342 ([Pharmaceuticals 2026](../publication/jeon-2026/), CC BY 4.0), ACh 이득 지형도, 보충 그림 S1 ([Cognitive Neurodynamics 2026](../publication/seo-2026/), open access), T-미로와 누적 보상 곡선 ([Sensors 2024](../publication/seo-2024/), CC BY 4.0), CASCADE ([Bioinformatics 2026](../publication/avila-2026/), CC BY 4.0), SNOMED-CT 매핑 ([Med Biol Eng Comput 2026](../publication/oh-2026/), open access), symbolic regression vs 기계학습 분류기 ROC ([Biomedicines 2026](../publication/oh-2026-2/), CC BY 4.0).
1. AI 기반 신약 개발
가상 스크리닝, AI 물성 예측, 물리 기반 시뮬레이션을 결합해 새로운 치료 후보물질을 찾고 그 작용을 설명한 뒤, 실험 협력 연구실과 함께 검증합니다. FAK 활성화제 연구에서는 유사성 기반 스크리닝, 도킹, 딥러닝 예측 모델과 분자동역학을 이어 붙여 기준 화합물보다 결합 특성이 나은 후보를 골라냈습니다(Comput Biol Chem 2025). 계명대학교와의 공동 연구로 인돌린-2-온 계열 키나아제 억제제 두 종을 규명했습니다. KMU-11342는 2D·3D 스페로이드·환자 유래 오가노이드 모델에서 대장암 세포의 증식·이동·줄기세포성을 억제하며, 키나아제 프로파일링과 도킹 분석은 p53/NF-κB 및 FoxO1 경로를 통한 GSK3β/CDK1 조절을 가리켰습니다(Pharmaceuticals 2026). KMU-11361은 TAK1–NF-κB–NLRP3 축을 억제해 류마티스 관절염을 완화합니다(Inflammation Research 2026). 진행 중인 연구는 신경계 질환을 향합니다. 리소좀 이온채널 TMEM175의 선택적 조절제 발굴과 렘수면행동장애 신약 개발이 그 예입니다.
2. 뇌 데이터와 신경정신의학
단일 세포 전기생리부터 집단 기록까지, 해석 가능한 분석 파이프라인을 여러 스케일에 걸쳐 만듭니다. 전기생리 특성만으로 신경세포의 유전자 마커를 예측할 수 있음을 보였고(Brain Res Bull 2019), 사람 대뇌피질 기록에서 FCD I형 뇌전증의 fast-spiking 억제성 신경세포로 들어오는 순 시냅스 입력이 억제 쪽으로 반전되어 있음을 밝혔습니다(Nature Communications 2024). 다전극 어레이(MEA) 제조사마다 폐쇄형 소프트웨어를 쓰는 문제를 풀기 위해, 다섯 제조사의 기록을 한 파이프라인에서 읽어 표준 네트워크 지표와 함께 임계성(criticality)·눈사태(avalanche) 통계를 계산하는 오픈소스 파이썬 도구 CASCADE를 공개했습니다(Bioinformatics 2026). 면역세포 농축 단일세포 RNA-seq로 알츠하이머병의 면역–신경 상호작용을 분석하고(J Neuroimmunol 2025), 뇌파 기반 스트레스 검출의 종단간 벤치마크를 제시했습니다(IEEE Access 2026). NEURON과 NetPyNE로 in-silico 뇌전증 모델을 구축하고 있으며, 발달성 뇌전증성 뇌병증과 관련된 Nav1.2 변이의 기전 분석도 그 일부입니다. 신경생성에 기반한 패턴 분리와 기분장애를 연결한 초기 연구도 있습니다(J Korean Soc Biol Ther Psychiatry 2020).
3. AI 임상 의사결정 지원
임상 연구에서는 의료진이 읽을 수 있는 모델을 우선합니다. 전자의무기록의 자유 서술 진단명을 ClinicalBERT 미세조정으로 SNOMED-CT 개념에 매핑하고, 잠재 공간이 모호한 진단과 뚜렷이 다른 진단을 어떻게 구분하는지 분석했습니다(Med Biol Eng Comput 2026). 간이식 환자에서는 symbolic regression으로 이식 후 균혈증의 직관적인 위험 방정식을 도출했고, SHAP 분석에서 EBV/HBV 혈청 지표가 통상 검사값 외의 위험 인자 후보로 드러났습니다(Biomedicines 2026). 앞선 연구에서는 내시경 영상으로 거대세포바이러스 식도염과 단순헤르페스 식도염을 기계학습으로 구분하고(Scientific Reports 2021), 내시경 전문의가 GAN 생성 위내시경 영상을 실제와 구별할 수 있는지 시험했으며(J Digit Imaging 2023), TCGA 코호트로 대장암의 비만 역설을 살폈습니다(J Cancer 2023). 의학교육에서 ChatGPT의 가능성을 다룬 초기 논문은 이 주제에서 가장 많이 인용되는 논문 중 하나입니다(Anat Sci Educ 2024).
4. 해마 × 강화학습
해마가 successor representation을 구현한다는 가설을 검증하고, 신경조절물질이 그 학습 규칙을 어떻게 바꾸는지 묻습니다(Biosystems 2022; Front Comput Neurosci 2025). 시뮬레이션 연구로 가중치 초기화가 successor feature 학습에 미치는 영향(Electronics 2023), 잡음이 있는 T-미로 과제에서 predecessor/successor feature의 전이(Sensors 2024), 1차원·2차원 환경에서 두 알고리즘의 잡음 내성(Sensors 2025)을 보였습니다. 가장 최근에는 아세틸콜린 조절을 반영한 predecessor feature 모델을 제안했습니다. 적격성 흔적(eligibility trace)으로 게이트되는 억압이 보상 이후에도 에이전트가 탐색을 이어가게 하며, n-arm 방사형 미로 시뮬레이션에서 기존 모델을 능가했고, 환경이 복잡해질수록 효과적인 조절 범위는 좁아졌습니다(Cognitive Neurodynamics 2026).
“From synapse to silicon, insight travels — and patient care transforms.”