We use computer simulations to reveal how proteins work at the atomic level — and translate these insights into therapeutic discovery. 본 연구실은 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 단백질의 작동 원리를 원자 수준에서 규명하고, 이러한 통찰을 치료제 발굴로 연결합니다.
Associate Professor, Department of Biochemistry, Kangwon National University 강원대학교 생화학과 부교수
The people behind our research — current students and alumni. 우리 연구를 함께 만들어가는 사람들 — 현재 구성원과 졸업생을 소개합니다.
Spanning from atomic-scale simulations to systems-level biology. 원자 수준의 시뮬레이션에서 시스템 생물학까지.
Our research uses computational approaches to investigate the molecular principles of biomolecules, particularly proteins, and to extend this understanding toward therapeutic discovery and systems-level interpretation of biology. 본 연구실은 계산 기반 접근법을 활용하여 생체분자, 특히 단백질의 분자적 작동 원리를 연구하고, 이러한 이해를 치료제 발굴과 시스템 수준의 생명현상 해석으로 확장하고자 합니다.
Among the many biomolecules that sustain life, our research focuses primarily on proteins. Proteins are not static structures; they operate in many ways like highly sophisticated molecular machines, converting molecular interactions, structural changes, and chemical processes into biological function. We aim to understand the principles behind this molecular machinery. By examining how proteins recognize molecules, change shape, transfer protons or electrons, respond to light, and catalyze reactions, we seek to reveal how biological function emerges from molecular structure and dynamics. 생명현상을 유지하는 여러 생체분자 중에서 본 연구실은 특히 단백질에 주목합니다. 단백질은 고정된 구조물이 아니라, 정교한 분자 기계처럼 작동하면서 분자 간 상호작용, 구조 변화, 화학적 과정을 생물학적 기능으로 전환합니다. 본 연구실은 이러한 분자 기계의 작동 원리를 이해하고자 합니다. 단백질이 어떻게 다른 분자를 인식하고, 형태를 바꾸며, 양성자나 전자를 전달하고, 빛에 반응하며, 화학반응을 촉매하는지를 연구함으로써 생물학적 기능이 분자 구조와 동역학으로부터 어떻게 나타나는지를 규명하고자 합니다.
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Mechanistic understanding becomes especially powerful when it can suggest new ways to control biological function. In this research area, we explore how insights into protein motion, ligand recognition, binding-site states, and functional regulation can be used to discover or design therapeutic strategies. Rather than simply asking whether a molecule binds to a target, we ask how that binding changes the behavior of the target and how such changes may be useful for therapeutic discovery. 분자 메커니즘에 대한 이해는 생물학적 기능을 조절할 수 있는 새로운 방법을 제시할 때 더욱 큰 의미를 가집니다. 이 연구 분야에서는 단백질의 움직임, 리간드 인식, 결합 부위의 상태, 기능 조절 메커니즘에 대한 통찰을 치료 전략 발굴에 어떻게 활용할 수 있는지를 탐구합니다. 단순히 어떤 분자가 표적에 결합하는지를 확인하는 데 그치지 않고, 그 결합이 표적 단백질의 작동 방식을 어떻게 변화시키며, 그러한 변화가 치료제 발굴에 어떻게 유용하게 활용될 수 있는지를 연구합니다.
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Therapeutic effects are rarely explained by a single target alone. They need to be interpreted in the context of protein networks, biological pathways, cellular states, and disease contexts. In this research area, we aim to interpret molecular mechanisms within broader biological systems, asking how changes at the molecular level may influence cellular responses, disease phenotypes, and therapeutic windows. This systems-level perspective helps us think beyond individual targets toward more context-aware therapeutic strategies. 치료 효과는 하나의 표적만으로 설명되는 경우가 드뭅니다. 따라서 단백질 네트워크, 생물학적 경로, 세포 상태, 질병 맥락 속에서 해석될 필요가 있습니다. 이 연구 분야에서는 분자 수준의 메커니즘을 더 넓은 생물학적 시스템 안에서 해석하고, 분자 수준의 변화가 세포 반응, 질병 표현형, 치료 가능 범위에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 탐구합니다. 이러한 시스템 수준의 관점은 개별 표적을 넘어, 생물학적 맥락을 고려한 치료 전략을 모색하는 데 도움을 줍니다.
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We use molecular dynamics simulations to examine how proteins move, change shape, and respond to ligands or environmental conditions over time. These simulations help us understand protein function as a dynamic process rather than as a single static structure.분자동역학 시뮬레이션을 이용하여 단백질이 시간에 따라 어떻게 움직이고, 형태를 바꾸며, 리간드나 주변 환경에 어떻게 반응하는지를 분석합니다. 이를 통해 정적인 구조만으로는 설명하기 어려운 단백질의 동적인 작동 방식을 이해하고자 합니다.
We apply quantum chemical calculations and quantum mechanics/molecular mechanics (QM/MM) approaches to study chemical processes that occur within biomolecular environments. These methods allow us to examine enzymatic catalysis, proton and electron transfer, photoreactivity, chemical bond formation and breaking, and changes in electronic structure.양자화학 계산과 양자역학/분자역학(QM/MM) 접근법을 적용하여 생체분자 환경에서 일어나는 화학적 과정을 연구합니다. 이를 통해 효소 촉매 반응, 양성자 및 전자 전달, 광반응, 화학 결합의 형성과 절단, 전자구조 변화 등을 분석할 수 있습니다.
We use structure-based modeling and free-energy calculations to examine how small molecules or biomolecular ligands interact with protein targets. These approaches help us understand where a ligand binds, which protein residues contribute to binding, how stable the protein–ligand complex is, and how much energetic cost or stabilization is associated with protein conformational changes. This information can reveal how binding alters the structure or activity of a target protein and can guide the discovery and optimization of molecules that modulate protein function.구조 기반 모델링과 자유에너지 계산을 이용하여 저분자 화합물이나 생체분자 리간드가 단백질 표적과 어떻게 상호작용하는지를 분석합니다. 이를 통해 리간드가 단백질의 어느 부위에 결합하는지, 어떤 아미노산 잔기가 결합에 기여하는지, 단백질–리간드 복합체가 얼마나 안정한지, 그리고 단백질의 구조 변화에 어떤 에너지적 비용이나 안정화 효과가 수반되는지를 이해하고자 합니다. 이러한 정보는 결합이 표적 단백질의 구조나 활성을 어떻게 변화시키는지를 규명하고, 단백질 기능을 조절하는 분자의 발굴과 최적화에 활용될 수 있습니다.
We apply artificial intelligence (AI)-assisted analysis to extract meaningful patterns from molecular structures, ligand properties, simulation results, and biological datasets. In parallel, systems-level analysis helps us interpret molecular findings in the context of cellular responses, disease states, and therapeutic opportunities.인공지능(AI) 기반 분석을 적용하여 분자 구조, 리간드 특성, 시뮬레이션 결과, 생물학적 데이터에서 의미 있는 패턴을 추출합니다. 이와 함께 시스템 수준 분석을 통해 분자 수준의 연구 결과를 세포 반응, 질병 상태, 치료 가능성의 맥락에서 해석하고자 합니다.
Peer-reviewed papers. * denotes corresponding author(s). 학술논문. *는 교신저자를 의미합니다.
We welcome inquiries from prospective students, collaborators, and anyone interested in our research. 대학원 입학을 희망하는 학생, 공동연구자, 연구에 관심 있는 모든 분들의 문의를 환영합니다.
We are always looking for motivated students and passionate researchers.
본 연구실은 열정과 배움의 의지를 가진 학생과 연구자를
항상 환영합니다.
No prior coding experience is required.
Curiosity, persistence, and willingness to learn
are more important.
코딩을 할 줄 몰라도 괜찮습니다.
중요한 것은 호기심과 끈기, 그리고 배우려는 의지입니다.