본문/내용
1. 본인의 연구 경험이나 프로젝트 중 바이오메디컬 융합 분야와 관련된 내용을 설명해 주세요.
대학원 재학 시 교내 바이오인포매틱스 연구실에서 단백질 상호작용 예측 프로젝트에 참여하였습니다. 이 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 3만여 개의 단백질 구조 데이터를 분석하였으며, 기존 방법보다 15% 높은 정확도인 82%의 예측 성능을 기록하였습니다. 또한, 다양한 생체 데이터셋과 결합하여 병원 내 1만여 명의 암 환자 유전자 데이터를 분석하였으며, 이를 통해 20개 암종별 유의한 바이오마커를 도출하였습니다. 이 과정에서, 머신러닝 기법을 도입하여 유전자 발현 패턴과 단백질 상호작용 정보를 통합 분석함으로써, 암 진단 정확도를 기존보다 12% 향상시킨 사례도 있습니다. 또한, 실험실 내 유전자 가위(CRISPR) 기반 유전자 편집 실험을 실시하여 특정 유전자가 세포 증식 및 프로그램된 세포사멸에 미치는 영향도 규명하였으며, 이를 통해 새로운 치료 표적 가능성을 제시하였습니다. 전체 연구를 통해 바이오메디컬 데이터 분석과 실험실 연구를 융합하는 접근법으로, 암 질병 연구와 치료 개발에 큰 기여를 할 수 있음을 확인하였습니다.
2. 바이…