생화학분자생물학회

Systems Physiology Laboratory, SPL

(시스템생리학연구실)​

박상민

충남대학교 약학대학

[연구실 소개]

시스템생리학연구실은 바이오·의약학 빅데이터를 시스템생물학(systems biology)과 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술로 통합 해석하여, 복잡한 질환의 핵심 조절 원리를 규명하고 치료전략 개발로 연결하는 데이터 중심 연구를 수행합니다. "Data-Driven Drug Discovery"를 핵심 슬로건으로, 세포 상태 제어를 위한 가상 세포 모델링, 단일세포 및 공간전사체 기반의 암 미세환경 분석, 네트워크 의학 관점의 복합 만성 질환 연구, 그리고 천연물 기반 신약 재창출에 이르는 통합 연구 파이프라인을 구축하고 있습니다.

본 연구실은 계산적 예측 결과를 다양한 실험 연구그룹과의 유기적인 공동연구를 통해 성과로 확장하는 협력 모델을 지향합니다. 특히, 효능은 관찰되었으나 분자 표적과 작용 기전이 불명확한 경우, 또는 질환 모델은 확립되었으나 치료 표적 및 후보물질의 체계적 탐색이 필요한 경우, 본 연구실의 데이터 기반 분석이 강력한 시너지를 발휘할 수 있습니다.

[연구내용]

1. 생성형 AI와 멀티오믹스 데이터를 통합한 세포 상태 예측 및 가상 세포 모델링

세포는 동일한 유전정보를 지니고 있더라도 세포 상태(cell state)에 따라 전사체, 단백질체, 대사체의 발현 양상이 달라지며, 질병의 진행과 치료 반응 역시 이러한 '상태 변화'의 결과로 나타납니다. 본 연구실은 대규모 멀티오믹스 데이터를 생성형 AI 기반의 파운데이션 모델과 통합하여, 세포의 동역학적 상태 변화를 정밀하게 예측하는 가상 세포(virtual cell) 플랫폼을 구축하고 있습니다.

특히, 기존 단일세포 파운데이션 모델(foundation model)들이 약물 및 유전자 섭동(perturbation)에 따른 반응 예측에 한계를 보인다는 점에 주목하였습니다. 이를 극복하고자 단순한 관찰적 AI를 넘어, 세포의 반응을 인과적으로 예측하는 개입적 AI를 활용합니다. 이를 위해 네트워크 제어 이론(network control theory)을 접목하여, 질병 상태의 세포를 건강한 상태로 되돌리기 위한 최적의 제어 타겟(target)과 경로를 수학적으로 도출합니다. 대표적으로 알츠하이머병에서 성인신경재생(adult neurogenesis) 회복을 목표로 한 상태 제어 후보물질 발굴 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 개발된 모델을 계량시스템약리학(Quantitative Systems Pharmacology, QSP) 모델과 연계하여 신약 후보물질의 임상적 효능을 예측하는 약물성 평가 분야로 연구를 확장해 나가고 있습니다.

2. 암 약물 내성의 시공간적 진화 추적 및 종양 미세환경 상호작용 규명

항암제 내성은 종양세포의 신규 돌연변이 획득뿐만 아니라, 비유전적 가소성(non-genetic plasticity)으로 약물 효과에 적응하는 네트워크 재배선(network rewiring) 과정으로도 발생합니다. 특히, 암세포 집단 내에서 DTP(Drug-Tolerant Persister) 상태가 형성되며, 이는 획득 내성(acquired resistance)의 출발점이 됩니다. 본 연구실은 약물전사체(pharmacotranscriptomics) 기반으로 ALK 억제제 및 EGFR-TKI 내성 폐암에 대한 병용 치료 전략을 제시하였습니다. 현재는 단일세포 전사체(single-cell RNA-seq) 데이터를 활용해 DTP 상태로의 전환을 조기에 차단하는 제어 전략 개발에 집중하고 있습니다.

한편, 내성은 종양세포 자체의 변화에 국한되지 않으며, 주변 종양 면역 미세환경(Tumor-Immune Microenvironment, TIME)과의 공진화(co-evolution) 과정으로 이해될 필요가 있습니다. 본 연구실은 공간전사체(spatial transcriptomics)를 통해 암 관련 섬유아세포(Cancer-Associated Fibroblast, CAF) 하위유형의 공간적 분포와 암세포 상호작용을 분석하고 있습니다. 또한, 최근 시간대(Time-of-day)에 따라 면역항암제 반응성이 달라진다는 임상 보고에 주목하여, 시간에 따른 TIME 구성 변화와 면역 세포 활성 차이를 전사체 수준에서 해석하는 시간치료학(chronotherapy) 기반 연구도 진행하고 있습니다.

3. 노화, 퇴행성 뇌질환 등 복합 만성 질환의 핵심 조절 인자 발굴 및 제어

노화와 퇴행성 질환 등 만성 질환은 단일 요인으로는 온전히 설명할 수 없는 복잡계 질환(complex diseases)입니다. 본 연구실은 질환의 병태생리를 네트워크 의학(network medicine) 관점에서 해석하여, 방대한 분자 상호작용 속에서 질병을 주도하는 핵심 모듈(module)과 조절 인자를 식별합니다. 이러한 시스템적 접근을 통해 혈액 전사체 기반 수면의 질과 면역 연관성 마커, 대사증후군 전구증상(prodromal stage) 마커, 그리고 파킨슨성 치매의 조기 예측 마커를 성공적으로 발굴하였습니다.

나아가, 단일 표적 패러다임의 한계를 극복하여 생체 네트워크를 회복시키는 제어 전략을 수립합니다. 비타민 D가 장내 미생물(gut microbiome)과 장관 장벽 기능을 보호하여 알코올성 간질환을 개선함을 밝혔으며, 신규 대사체가 염증성 세포사멸을 억제해 근감소증을 완화하는 기전을 시스템 차원에서 증명했습니다. 이와 더불어 간 섬유화 역전을 위한 신약 재창출(drug repositioning), 그리고 약침(pharmacopuncture)의 신경병성 통증 완화 연구 등 질환의 근본적 치료를 목표로 진행하고 있습니다.

4. 천연물 작용 기전 예측 및 구조 기반 신약 재창출 연구

천연물은 오랜 세월 축적된 신약 자원의 보고로, 오늘날에도 혁신 신약 유래 물질의 상당 부분을 차지하고 있습니다. 특히 다중 표적(Polypharmacology) 특성을 지녀 복잡계 질환 치료에 대한 잠재력을 가지고 있으나, 작용 기전(mechanism of action, MoA)이 불명확하면 신약 개발로 이어지기 어렵습니다. 본 연구실은 네트워크 약리학(network pharmacology)을 통해 천연물 복합 성분의 기전을 시스템 차원에서 해독합니다. 나아가 분자 도킹 시뮬레이션(docking simulation)과 분자 동역학(molecular dynamics) 기술을 활용하여, 타겟 단백질과의 결합 양상 및 동역학적 변화를 정밀하게 예측합니다.

또한, 한국한의학연구원(KIOM)과 '한의 약리 디지털 전환 사업'을 수행하며, 전통 의학의 약물전사체 데이터 기반 해석을 주도하고 있습니다. 보중익기탕의 면역항암제 시너지 효과를 면역 세포 상호작용 조절 기전으로, 작약감초탕의 근육 보호 효과를 미토콘드리아 기능 회복 기전으로 규명하였습니다. 파이토케미컬(phytochemical) 단위에서도 감초 유래 성분의 근피로 개선, 인삼 유래 성분의 근위축 억제, 두꺼비 독 유래 성분의 만성폐쇄성폐질환(COPD) 점액 분비 억제 기전 등 융합 연구를 수행해 왔습니다. 현재는 대규모 스크리닝을 통해 확보된 천연물 유도체의 항암 분자 타겟을 규명하여, 국가신약개발과제(KDDF)를 통한 차세대 신약 창출을 준비하고 있습니다.

[연구책임자]

박상민 교수

주소: 대전광역시 유성구 대학로 99 약학대학 101호

전화: 042-821-5919

Email: smpark@cnu.ac.kr

Homepage: https://sites.google.com/view/smparklab

Instragram: https://www.instagram.com/smparklab/

Youtube: https://www.youtube.com/@smparklab

[연구진 구성]

교수: 박상민

박사과정: 김도영, 여희림, 진수범, Nirmani, 김석원(통합)

석사과정: 김상윤, 민병돈, 이호연, 서규원, Lahiru

[대표논문]

1. Yeo, H., Kim, S. Y., & Park, S. M. (2025). Harnessing transcriptomics for discovery of natural products to overcome acquired cancer resistance. Archives of Pharmacal Research, 1-29.

2. Kim, S., Kim, A., Tran, M. N., Kim, S. Y., Min, B. D., Kim, N. S., & Park, S. M. (2025). Ginsenoside Rc inhibits TGF-β signaling and downregulates nucleolin to mitigate oxidative stress-induced muscle atrophy. Life Sciences, 124011.

3. Kim, S. Y., Yi, J. M., Chun, J., Park, M., Yeo, H., Park, S. M., & Jeong, M. K. (2025). Deciphering the immunomodulatory mechanisms of Bojungikki-tang via systematic transcriptomic and immune cell interaction network analysis. Biomedicine & Pharmacotherapy, 188, 118129.

4. Park, S. M., Haam, K., Heo, H., Kim, D., Kim, M. J., Jung, H. J., ... & Lee, H. (2025). Integrative transcriptomic analysis identifies emetine as a promising candidate for overcoming acquired resistance to ALK inhibitors in lung cancer. Molecular Oncology, 19(4), 1155-1169.

5. Kim, A., Kim, Y. R., Park, S. M., Lee, H., Park, M., Yi, J. M., ... & Kim, N. S. (2024). Jakyak-gamcho-tang, a decoction of Paeoniae Radix and Glycyrrhizae Radix et Rhizoma, ameliorates dexamethasone-induced muscle atrophy and muscle dysfunction. Phytomedicine, 123, 155057.

6. Park, S. M., Park, M., Ban, H. J., Baek, S. J., Kim, S. Y., Lee, S., & Jin, H. J. (2023). Investigation of prodromal features in metabolic syndrome based on transcriptome analysis. Genes & Diseases, 10(3), 708-711.

7. Hwang, C. Y., Yu, S. J., Won, J. K., Park, S. M., Noh, H., Lee, S., ... & Cho, K. H. (2022). Systems analysis identifies endothelin 1 axis blockade for enhancing the anti-tumor effect of multikinase inhibitor. Cancer Gene Therapy, 29(6), 845-858.

8. Park, S. M., Hwang, C. Y., Choi, J., Joung, C. Y., & Cho, K. H. (2020). Feedback analysis identifies a combination target for overcoming adaptive resistance to targeted cancer therapy. Oncogene, 39(19), 3803-3820.