연구자 정보를 불러오는 중입니다...
연구자 정보를 불러오는 중입니다...
김재경 교수는 KAIST 수리과학과 및 IBS 의생명수학그룹에서 생명 현상을 수학적으로 모델링하고 분석하는 연구를 선도하고 있습니다. 동역학 시스템, 확률 과정, 베이즈 추론 등의 수리적 기법을 활용하여 생체 리듬(circadian rhythms), 암 (면역치료, 시간 치료), 수면-각성 주기, 약물 동력학 등 다양한 생물학적 현상을 심층적으로 규명하고 있습니다. 특히, 복잡한 생체 데이터를 분석하여 수면 장애 진단 및 예측을 위한 AI 알고리즘(SLEEPS)을 개발하였고, 이는 삼성 갤럭시 워치에 실제 적용되어 디지털 헬스케어 분야에 기여하고 있습니다. 또한, 단일 세포 시퀀싱 데이터 분석을 통해 생물학적 시스템의 복잡성을 이해하고 질병 메커니즘을 밝히는 데도 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 개인 맞춤형 정밀 의학을 구현하고, 복잡한 생체 시스템을 이해하여 난치병 치료에 새로운 통찰을 제공하는 것을 목표로 합니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 김재경 |
| 직책 | 책임연구원 |
| 이메일 | jaekkim@kaist.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 수리 및 계산 과학 연구단 |
| 사무실 번호 | 0428789350 |
| 연구실 | 의생명수학그룹 |
| 연구실 홈페이지 | https://www.ibs.re.kr/bimag/members/ |
| 홈페이지 | https://scholar.google.com/citations?user=orDorXwAAAAJ |
| 소속 | 기초과학연구원 |
| 회사명 | KAIST |
| 재직기간 | - |
| 담당업무 | 수리과학과 부교수 |
| 회사명 | IBS |
| 재직기간 | 재직 중 |
| 담당업무 | 책임연구원 |
| 연구 1 | 생체 시스템 수리 모델링 |
| 내용 | 본 연구실은 생명 현상을 깊이 있게 이해하고 예측하기 위해 수리 모델링과 동역학 시스템 분석에 집중하고 있습니다. 복잡한 생체 리듬, 예를 들어 일주기 리듬이나 p53 단백질 진동의 작동 원리를 수학적 방정식을 통해 규명하며, 확률 과정 및 베이즈 추론 기법을 활용하여 불확실성을 포함하는 생체 데이터로부터 핵심 매개변수를 정확하게 추정합니다. 특히, 미분 방정식(ODEs)의 매개변수 추정 및 역문제 해결을 통해 약물의 체내 동태(약동학)를 정량적으로 분석하고, 시스템 약리학적 관점에서 약물 반응 및 효과를 예측하는 데 기여합니다. 이러한 접근은 생명 현상의 본질적인 메커니즘을 밝히고, 새로운 생물학적 가설을 검증하는 강력한 도구로 활용됩니다. 세포 신호 전달, 유전자 발현 네트워크 등 다양한 생물학적 시스템의 복잡성을 해독하며, 질병 발생 및 진행 과정을 예측하는 데 필요한 이론적 기반을 제공합니다. 궁극적으로는 생명 현상에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 의학 및 약학 분야의 혁신적인 솔루션 개발에 기여하는 것을 목표로 합니다. |
| 연구 2 | 디지털 헬스케어 AI 및 생체 데이터 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI) 기반 디지털 헬스케어 솔루션 개발과 정밀의학 구현에 주력하고 있습니다. 특히, 방대한 유전체, 임상, 단일 세포 시퀀싱 데이터 등 복잡한 생체 데이터를 분석하여 질병의 진단 및 예측 정확도를 높이는 AI 알고리즘을 개발합니다. 대표적인 성과로는 수면 장애를 진단하고 예측하는 AI 알고리즘 'SLEEPS'를 개발하여 삼성 갤럭시 워치에 성공적으로 상용화한 경험이 있습니다. 이는 디지털 헬스케어 분야에서 실제적인 사용자 가치와 상업적 잠재력을 증명한 사례입니다. 정밀의학 분야에서는 환자 개개인의 특성을 반영한 맞춤형 치료 전략 수립을 위한 인공지능 모델을 구축하며, 질병의 조기 발견 및 예방에 기여하고 있습니다. 계산생물학적 접근을 통해 세포 간 이질성(heterogeneity)과 질병 메커니즘을 깊이 있게 밝히는 등, 혁신적인 의료 기술 개발에 앞장서고 있습니다. 이러한 연구는 개인 맞춤형 의료 시대를 가속화하고, 질병으로 고통받는 환자들에게 실질적인 도움을 제공하는 것을 목표로 합니다. |
| 연구 3 | 암 시간치료 및 시스템 약리학 |
| 내용 | 본 연구실은 암 치료의 효율성을 극대화하기 위한 '암 시간치료(Cancer Chronotherapy)' 연구와 시스템 생물학적 접근을 선도하고 있습니다. 암세포와 정상 세포의 생체 리듬 차이를 규명하고, 이를 활용하여 약물 투여 시점 및 용량을 최적화하는 수리 모델을 개발합니다. 시스템 생물학적 관점에서 암의 발생 및 진행 메커니즘을 분석하며, 면역치료의 반응 예측 및 부작용 감소를 위한 전략을 모색합니다. 특히, 약동학(Pharmacokinetics) 모델과 생체 리듬 정보를 결합하여 약물의 체내 분포 및 대사 과정을 정밀하게 예측함으로써, 환자 개개인에게 최적화된 치료 프로토콜을 제시합니다. Pfizer와의 협력 연구를 통해 약물 개발 과정에 수리 모델링을 적용하여 효율성을 높인 경험이 있으며, 이는 신약 개발 및 임상 시험 설계에 중요한 기여를 하고 있습니다. 이 연구는 암 환자의 삶의 질을 향상시키고 치료 성공률을 높이는 데 궁극적인 목표를 두고 있으며, 정밀 암 치료의 새로운 패러다임을 제시합니다. |
| 활동 내용 | -SIAM Review, SIAM Life Sciences, PLOS Computational Biology, Journal of Theoretical Biology 부편집장 -Current Opinion in Systems Biology 편집장 -국내외 다수 학회 및 워크숍 조직 (SMB, KSIAM, ICIAM 등) -다수의 미디어 출연 및 대중서 출판 (수학이 생명의 언어라면, 모든 것이 수다) -수면 알고리즘 상용화 (갤럭시 워치 서비스) |
| 학력 사항 | Postdoctoral fellow Mathematical Biosciences Institute at the Ohio State University Ph.D. University of Michigan, Ann Arbor B.S. Seoul National University |
보유 기술 로딩 중...
