임상빅데이터 연구실은 대규모 다인종 코호트 및 공공 보건 빅데이터를 기반으로 심혈관질환, 당뇨병, 암 등 주요 만성 대사질환의 병인 기전을 탐색합니다. 특히 한국인유전체코호트 (KoGES), 유럽코호트(UK Biobank, EPIC) 등 글로벌 코호트 데이터를 활동하여 다각적인 통계적 모델링과 오믹스 데이터 마이닝을 통해, 한국인 및 글로벌 인구집단의 질병 특이적 바이오마커를 발굴하며, 이를 통해 근거 중심의 예방 의학 및 맞춤형 건강 관리 전략 수립에 기여하고 있습니다.

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1. 대규모 인구집단 기반 정밀 역학 연구 (Large-scale Population-based Epidemiology)

국내외 대규모 코호트(KoGES, UK Biobank, EPIC 등) 및 국민건강보험공단(NHIS) 빅데이터를 활용하여 심혈관 질환, 당뇨병, 암 등 주요 만성 대사질환의 발생 위험요인을 규명하고 병인 기전을 탐색합니다.

2. 멀티오믹스 통합 분석 및 바이오마커 발굴 (Multi-omics Integration & Biomarker Discovery)

단백체(Proteomics), 대사체(Metabolomics), 유전체(Genomics) 등 다중 오믹스 데이터를 통합 분석하여 질병의 조기 진단 및 예후 예측을 위한 차세대 핵심 바이오마커를 식별합니다.

3. 인체 장내 미생물균 및 대사체 연구 (Gut Microbiome & Metabolomics)

식단, 생활 습관 등 환경적 요인에 따른 장내 미생물균(Gut Microbiome) 군집 구조와 대사체 간의 상호작용을 분석하여 만성질환 발생과의 인과 관계를 규명합니다.

4. 데이터 기반 정밀 의료 및 예방 전략 수립 (Data-driven Precision Medicine & Prevention)
다인종·다국가 임상 빅데이터를 바탕으로 인구집단별 특이적 질병 발생 모델을 구축하며, 이를 통해 근거 중심의 개인 맞춤형 예방 의학 및 보건 전략 수립에 기여합니다.