1. 연구소 개요

 본 연구실은 차세대시퀀싱 등의 대용량 유전체분석기법을 활용하여 다양한 암종의 유전체 및 전사체 분석을 수행하고 있다. 암세포의 발생과정은 정상세포에서 발생하는 다양한 종류의 유전적 이상에 기인하는 것으로 알려져 있으며 최근 발달한 유전분석기법에 힘입어 암종별 포괄적인 유전변이의 분석과 더불어 임상응용 가능한 마커발굴이 활발히 진행되고 있다. 특히, DNA-RNA-epigenome을 포괄하는 멀티오믹스 분석을 통해 다양한 유전체적 측면의 암세포의 변이를 이해하고자 하는 노력이 진행 중으로 이러한 노력은 최근 암환자의 생존율을 혁신적으로 높이고 있는 타겟항암제 및 면역항암제의 개인별 맞춤치료를 유도하여 궁극적으로 인류의 삶의 질 증가에 기여할 것이다. 본 연구실도 이러한 흐름에 맞추어, 임상연구진과의 협업을 통해 다양한 암종에서 DNA-RNA-epigenomic의 포괄적인 멀티오믹스 분석을 수행 중이다.

2. 수행중인 프로젝트 소개

​(1) Integrative analyses of tumer hypermutation and microenvironments to identify predictive markers of tumor prognosis and response to immunotherapy (연구책임)

연구기간: 2019.3 - 2023.2 / 한국연구재단
본 연구에서는 공공 암유전체 멀티오믹스 데이터를 이용하여 최근 화두가 되고 있는 항암면역 치료에 대한 반응성을 예측할 수 있는 마커 및 모델을 구축하고자 함

(2) Development of high-precision and high-performance multiomics cancer genome analysis software for targeted therapeutics and certification for clinical application (연구책임)

연구기간: 2015.1 - 2021.12
본 연구에서는 암유전체 분석을 효율적으로 진행할 수 있는 고성능-고효율의 분석소프트웨어를 개발하고 임상 인증을 수행하는 것을 목표로 함

3. 교수님 소개 및 대표 논문

 가톨릭 의과대학 및 동대학원에서 학부 및 석-박사(미생물학)를 전공하였다. 이후 Harvard Medical School Dr Peter Park연구실에서 Post-Doc과정을 통해 TCGA등의 대규모 암유전체분석을 수행하였으며, 2013년 가톨릭의과대학 의료정보학교실에 부임하여 현재 교수로 재직 중이다. 폐암, 대장암 등의 호발암을 비롯한 다양한 암종의 유전체 데이터를 이용한 멀티오믹스 분석을 수행 중이다. 대표 논문은 다음과 같다.

1. Lee SH, Yoo J, Song YS, Lim CH, Kim TM. Mutation Analysis of Colorectal and Gastric Carcinomas Originating from Adenomas: Insights into Genomic Evolution Associated with Malignant Progression. Cancers (Basel). 2020 Jan 31;12(2).

2. Lee HH, Kim SY, Jung ES, Yoo J, Kim TM. Mutation heterogeneity between primary gastric cancers and their matched lymph node metastases. Gastric Cancer. 2019 Mar;22(2):323-334.

3. Kim K, Jeon S, Kim TM*, Jung CK*. (*co-correspondence) Immune Gene Signature Delineates a Subclass of Papillary Thyroid Cancer with Unfavorable Clinical Outcomes. Cancers (Basel). 2018 Dec 5;10(12).

4. Rhee JK, Yoo J, Kim KR, Kim J, Lee YJ, Cho BC, Kim TM. Identification of local clusters of mutation hotspots in cancer-related genes and their biological relevance. IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2018 Mar 16. doi: 10.1109/TCBB.2018.2813375. PMID: 29993813

5. Rhee JK, Kim TM. Population-based statistical inference for temporal sequence of somatic mutations in cancer genomes. BMC Med Genomics. 2018 Apr 20;11(Suppl 2):29PMID: 29697365

4. 연구실 단체사진 및 구성원 이름