김현욱 교수 연구팀은 일련의 컴퓨터 기반 연구를 통해서 의학 및 생명공학 문제를 해결하는 데에 기여하고자 한다. 대표적인 연구 주제로는 다음과 같다.

1. 의학 및 산업에서 중요한 세포의 바이오 네트워크(대사, 신호전달 및 전사조절) 구축 및 분석 

2. 바이오 네트워크 모델을 이용한 감염질환 및 만성질환에 대한 약물표적 예측 

3. 화학 및 의료 데이터 기반 약물반응 예측 

연구목표를 달성하기 위해서, 본 연구팀은 머신러닝, 대사모델 및 생물정보학 등 다양한 컴퓨터 방법론을 바이오 빅데이터 분석에 활용하고 있다. 아울러 보다 체계적인 연구 진행을 위해서 병원 등 다양한 기관과의 공동연구를 수행하고 있다. 

Our research is mainly concerned with solving medical and biotech problems by using computational approaches. Representative studies include: 

1. Building and analyzing biological networks (metabolism, signaling and transcriptional regulations) of medically and/or industrially important biological systems 

2. Predicting effective drug targets for both infectious and chronic diseases using biological network models 

3. Predicting drug responses by using chemical and medical data 

To this end, we use a wide range of computational approaches, including machine learning, genome-scale metabolic model and bioinformatics, to effectively analyze bio big data. We also have an extensive research collaboration network (e.g., hospitals) for our studies.