KIURI 바이오인공지능센터


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  • 연구진 소개
  • Publications

바이오인공지능센터 소개

아주대학교 KIURI 바이오인공지능센터(AKB-AI, Center of Ajou KIURI Bio-Artificial Intelligence)는 의생명정보학 및 인공지능 기반 전문 기술을 바탕으로 연구자들에게 바이오메디컬 빅데이터의 분석 서비스, 협력 연구 및 관련 기술 교육을 수행하기 위한 목적으로 설립되었습니다.

바이오인공지능센터는 전문적인 의생명정보학, 딥러닝 기반 AI 분석 연구 인력 및 연구 인프라(대용량 클러스터 서버, 분석 도구 등)을 확보하여 바이오 데이터베이스 구축, 생명의과학 통합 지식베이스 구축, 정량적 분석 방법(인공지능, 데이터마이닝, 전산통계학 등) 생명정보학 통합적 분석 방법론을 바탕으로 각 연구자가 보유한 멀티오믹스 데이터에 대한 심도 있는 분석 서비스, 관련 기술 교육 및 협력 연구를 제공하고 있습니다.

바이오인공지능센터는 다양한 의생명과학 연구자와의 협력을 통하여 질병 중심 중개 연구를 수행하여, 질환 극복 기술, 의약 선도기술 등을 개발하는 초융합 연구를 진행할 것입니다.

센터의 기능과 목표

  • AI 기반 질병 중심 중개 연구를 위한 생명정보학 기술 개발
  • 생명 의료 데이터 분석 기법 교육
  • 연구 설계 상담
  • 생명 의료 데이터 분석 서비스 및 협력 연구
  • 혁신적인 AI 기술 기반 의료생명 데이터 분석 기술 개발
  • 다양한 협력 연구를 통한 초융합 연구 선도
  • 실험 연구자의 생물정보학적데이터 분석 기술 소양 증진
  • 연구 맞춤 생명의료정보 데이터 분석 서비스 제공을 통한 질환 극복 로드맵 제공
  • Research Consultant

    연구 목적에 맞는 시퀀싱 기법 및 데이터 분석 방법 맞춤 설계

  • Research

    생명의료정보학 및 인공지능 기술을 기반으로 전산 약리학, 다중 오믹스 데이터 통합 및 단일 전사체 분석 기술 개발 연구 및 다양한 협력 연구 수행

  • Analytical service

    각 연구 목표에 따른 세밀하고 정확한 맞춤 분석 제공

  • Education

    시퀀싱 데이터 분석 기술을 포함한 다양한 오믹스 데이터를 분석할 수 있는 생명의료정보학 분석기술을 교육

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  • 연구원 성명

    이수연

  • 연구분야

    바이오/인공지능

  • 직위

    연구전담조교수

  • 주요이력
    • 2021.08 가톨릭대학교 연구교수
    • 2019.12 한국기초과학지원연구원 Post-Doc
    • 2016.02 서울대학교 생물정보학 박사
  • Office Hours

    Monday to Wednesday (AM09:00 ~ PM 03:00)

키워드

computational pharmacology, multi-omics integration, computational personalized medicine, AI-biomedical informatics

소개

이수연 박사는 박사과정 동안 개인 유전체 변이 기반 개인별 맞춤 약물 권고 알고리즘을 개발하였고 이를 논문과 5개국 특허를 출원하였으며 이 외에도 RNA-editing site 동정 및 주석처리 소프트웨어, RNA-seq 분석 소프트웨어 등 다양한 biomedical 소프트웨어를 개발하였습니다. 또한 개인의 임상, 멀티 오믹스 데이터, 라이프로그 데이터를 활용하여 질병 예측 알고리즘 개발, 임상-라이프로그 온톨로지 개발등 다양한 어플리케이션을 개발하여 개인 의료 데이터 분석 플랫폼에 이식하였습니다. 박사 후 과정 동안에는 유전체, 전사체, 단백체를 기반으로 약물 재창출 알고리즘 개발, 단백체 변이 동정 및 주석처리 프로그램 개발, 암유전체 분석 등 다양한 연구를 수행하였습니다. 현재는 멀티 오믹스 및 딥러닝 기술 기반 약물 재창출 알고리즘 개발과 단일 세포 전사체 데이터 분석을 진행하고 있습니다. 최종적으로는 딥러닝 기술 기반 단일 세포 전사체 및 멀티 오믹스 데이터를 활용한 개인별 맞춤 약물 권고 및 약물 재창출 알고리즘을 개발하는 것이 목표입니다.

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  • 연구원 성명

    지종호

  • 연구분야

    바이오/인공지능

  • 직위

    박사후연구원

  • 주요이력
    • 2022.02 아주대학교 인공지능학 박사
    • 2020.03 아주대학교 강사
    • 2015.01 ㈜한국아이티컨설팅
    • 2014.08 ㈜테크원
    • 2013.03 ㈜케이에스티엠

키워드

Machine Learning, Graph Representation Learning, Geometric Deep Learning, Graph Neural Networks, Complex Networks

소개

지종호 박사는 다양한 biomedical 빅데이터의 네트워크화 및 연결방법론 및 복합제 개발을 위한 인공지능 추천 시스템 개발 연구에 참여하였으며, 비교 독성유전체학 데이터베이스(CTD)를 이용한 안전성 예측기술 개발을 위한 연구를 진행하였습니다. Social science에서 범죄관련 인물관계 네트워크 분석 기술 연구와 이종 데이터 연계형 인물관계 분석 및 시각화 기술 연구를 진행하였습니다. 현재는 세포 내 단백질의 상호 작용에서 사회 네트워크의 인간 간의 상호 작용에 이르기까지 다양한 규모의 시스템에서 관계 구조, 그래프 및 네트워크를 모델링하는 데 중점을 둔 대규모 상호 연결 시스템에 대한 기계 학습 적용 방법론 개발 연구를 진행하고 있습니다. 응용 분야로 recommender systems, computational social science, computational biology focused on drug discovery가 있습니다.

Publications (이수연 박사)

  • Park, J*., Lee, S. Y.*, Baik, S. Y*., Park, C. H., Yoon, J. H., Ryu, B. Y., & Kim, J. H. (2020). Gene-Wise Burden of Coding Variants Correlates to Noncoding Pharmacogenetic Risk Variants. International journal of molecular sciences, 21(9), 3091.
  • Hwang, H., Jeong, H. K., Lee, H. K., Park, G. W., Lee, J. Y., Lee, S. Y., ... & Kim, J. Y. (2020). Machine learning classifies core and outer fucosylation of N-glycoproteins using mass spectrometry. Scientific reports, 10(1), 1-10.
  • Lee, S. Y*., Song, M. Y*., Kim, D., Park, C., Park, D. K., Kim, D. G., ... & Kim, Y. H. (2020). A Proteotranscriptomic-based computational drug-repositioning method for Alzheimer’s Disease. Frontiers in pharmacology, 10, 1653.
  • Lee, S. Y*., Hwang, H*., Kang, Y. M., Kim, H., Kim, D. G., Jeong, J. E., ... & Yoo, J. S. (2019). SAAVpedia: identification, functional annotation, and retrieval of single amino acid variants for proteogenomic interpretation. Journal of Proteome Research, 18(12), 4133-4142.
  • G.J. Kim*, S.Y. Lee*, J.H. Park, B.Y. Ryu, J.H. Kim, Role of Preemptive Genotyping in Preventing Serious Adverse Drug Events in South Korean Patients, Drug Saf 40(1) (2017) 65-80.
  • J.H. Lim*, S.Y. Lee*, J.H. Kim, TRAPR: R Package for Statistical Analysis and Visualization of RNA-Seq Data, Genomics Inform 15(1) (2017) 51-53.
  • S.Y. Lee, C.H. Park, J.H. Yoon, S. Yun, J.H. Kim, GEE: An Informatics Tool for Gene ExpressionData Explore, Healthc Inform Res 22(2) (2016) 81-8.
  • K.H. Lee, S.Y. Baik, S.Y. Lee, C.H. Park, P.J. Park, J.H. Kim, Genome Sequence Variability Predicts Drug Precautions and Withdrawals from the Market, PLoS One 11(9) (2016) e0162135.
  • S.Y. Lee, J.G. Joung, C.H. Park, J.H. Park, J.H. Kim, RCARE: RNA Sequence Comparison and Annotation for RNA Editing, BMC Med Genomics 8 Suppl 2 (2015) S8.
  • H.H. Kim, S.Y. Lee, S.Y. Baik, J.H. Kim, MELLO: Medical lifelog ontology for data terms from self-tracking and lifelog devices, Int J Med Inform 84(12) (2015) 1099-110.
  • S.Y. Lee, J.M. Kim, S.Y. Cho, H.S. Kim, H.S. Shin, J.Y. Jeon, R. Kausar, S.Y. Jeong, Y.S. Lee, M.A. Lee, TIMP-1 modulates chemotaxis of human neural stem cells through CD63 and integrin signalling, Biochem J 459(3) (2014) 565-76.
  • Lee, S. Y. & Kim, J. H. Bioinformatics Approaches for the Identification and Annotation of RNA Editing Sites. Journal of Genetic Medicine 10, 27-32 (2013).
  • J.H. An, S.Y. Lee, J.Y. Jeon, K.G. Cho, S.U. Kim, M.A. Lee, Identification of gliotropic factors that induce human stem cell migration to malignant tumor, J Proteome Res 8(6) (2009) 2873-81.
  • Lee, S. Y. , S.Y. Baik, Kim, J. H. “Method and system for selecting drug on basis of individual protein damage information for preventing side effects of drug” 1020140107916, 14/912,397, 14838351.6, 2016-536029,201480046187.7

Publications (지종호 박사)

  • Sunjoo Bang, Jong Ho Jhee, Hyunjung Shin. Polypharmacy Side effect Prediction with Enhanced Interpretability Based on Graph Feature Attention Network. Bioinformatics, 2021.
  • Yonghyun Nam, Jong Ho Jhee, Cho Junhee, Ji-Hyun Lee, Hyunjung Shin. Disease gene identification based on generic and disease specific genome netowrks. Bioinformatics, 2019.
  • Jong Ho Jhee, Sunjoo Bang, Dong-gi Lee, Hyunjung Shin. Comorbidity Scoring with Causal Disease Networks. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2018.