김가경 Ka-Kyung Kim, Ph.D.

01

소개About About소개

컴퓨터공학으로 시작해 생명과학, 의과학으로 옮겨 왔습니다. 분야를 옮길 때마다 학위를 하나씩 마쳤고, 지금은 컴퓨터공학과 생명과학, 의과학이 겹치는 일을 합니다. Computation, then biology, then medicine — I trained through each field with its own degree. Today I work where they meet.

동국대 컴퓨터공학 학사B.S. Computer Science, Dongguk Univ.1996–2000
고려대 생명과학 석사M.S. Life Science, Korea Univ.2002–2004
성균관대 분자의과학 박사Ph.D. Molecular Medicine, SKKU2007–2011
방송대 보건환경·경영 복수전공 학사B.S. Health & Environment · Business, KNOU2021–2023

컴퓨터공학을 전공하다 교양으로 들은 생물학에 관심이 생겼고, 어학연수 중에 인간유전체 초안이 완성됐다는 기사를 접하고 진로를 바꿨습니다. 계산으로 생물학을 다룰 수 있겠다고 본 데서 시작했습니다.

복잡한 오믹스 데이터를 실행 가능한 결과로 바꾸는 일을 합니다. 분석, 리포팅, 서비스 구현을 한 흐름으로 맡습니다.

데이터에서 분석으로, 분석에서 임상 리포트로, 리포트에서 서비스 제공까지 연결되는 프로젝트를 이끌어 왔습니다. 임상과 사업 현장에서 실제로 쓰일 수 있어야 한다고 봅니다.

I started in computer science, grew curious about biology through an elective, and changed course after reading that the draft human genome was complete. That was the moment I saw computation could be turned on biology.

I carry complex omics data through to results that can be acted on in the clinic. My method is to connect the whole line: analysis, reporting, and implementation.

I have led projects that connect data → analysis → clinical reporting → service delivery. Results have to hold up scientifically and still be usable in the clinic and in the business.

01 멀티플랫폼 NGS와 멀티오믹스 분석. 단일세포 RNA 시퀀싱 포함 Multi-platform NGS and multi-omics analysis, including scRNA-seq
02 임상시험 데이터 분석 1~3상과 규제 체계 대응. GCLP, CAP, ISO Clinical trial data analysis (Ph1–3) and regulatory frameworks (GCLP/CAP/ISO)
03 자동화와 QC 표준화를 갖춘 엔드투엔드 파이프라인 개발 End-to-end pipeline development with automation and QC standardization
04 AI와 LLM을 활용한 변이 해석 및 분석 워크플로 자동화 AI/LLM-driven variant interpretation and analysis workflows

현재Now

진단 싸이토젠에서 CTC 기반 액체생검 진단 서비스를 총괄하고, 세포 이미지 판독 보조 모델을 배포해 진단 업무에 쓰고 있습니다.Leading CTC-based liquid biopsy diagnostics at Cytogen, with a cell image review assistant now deployed into the routine work.
도구Tooling 사내 데이터 도구 4종과 이를 묶은 통합 포털을 만들어 운영하고, 근거 문헌을 함께 보여 주는 질의응답을 붙였습니다.Building and running four internal data tools and the portal that ties them together, with a question-answering layer that shows its source documents.
발표·글Talks & writing 2026년 11월 GIW ISCB-Asia 구두 발표를 준비하고 있습니다. BRIC View에 동향리포트를 기고하고, 만드는 과정은 블로그에 적습니다.Preparing an oral presentation for GIW ISCB-Asia in November 2026. Writing trend reports for BRIC View, and writing up on the blog how the work gets built.

02

경력Experience Experience경력

국립 연구기관에서 대학 중개연구를 거쳐 산업계로 옮겨 왔지만, 줄곧 연구 결과가 환자에게 쓰이는 과정을 맡아 왔습니다. I moved from a national research institute through university translational research into industry, and all along have worked on the stretch where research results reach patients.

2025.03 – 현재present 싸이토젠Cytogen 수석연구원 · 진단서비스팀장Chief Researcher, Diagnosis Division 세포 이미지 판독 보조 AI 모델을 만들어 사내에 배포, 사내 데이터 도구 4종과 통합 포털을 기획부터 운영까지 담당, CTC 기반 진단 서비스 총괄, 단일세포 분석 파이프라인 구축, 임상 리포트 자동화, GCLP 품질 시스템 운영, 진단 서비스 포트폴리오와 가격 체계 수립 Built a cell image review assistant and deployed it in-house; owns four internal data tools and an integrated portal from planning through operation; leads CTC diagnostics, scRNA-seq pipeline development, clinical report automation, GCLP quality systems, and the diagnostic service portfolio and its pricing
2021.10 – 2024.06 테라젠바이오Theragen Bio 부장 · 임상분석팀 / 생명정보부Director · Clinical Analysis Team / Bioinformatics 제약사 항암제 임상 1~3상 분석 총괄, GCLP 신규 인증 획득과 데이터 관리 체계 설계, 국가 바이오 빅데이터 분석 리더, AWS 기반 대량 WGS 클라우드 처리 체계 총괄 Led Ph1–3 oncology trial analysis, obtained new GCLP accreditation and designed its data management scheme, analysis lead for the national bio-big-data pilot; oversaw a large-scale WGS delivery pipeline run on AWS to meet fast-turnaround customer demand
2018.10 – 2021.10 마크로젠Macrogen 차장·부서장 · 사업개발팀 / 임상분석부Deputy GM · Business Development / Clinical Analysis K-MASTER 유전체 분석 총괄, BRCA 소프트웨어와 CE-IVD 문서화, 액체생검 사업화 전략 수립, 해외 유전체 분석 서비스 도입 타당성 평가 Led K-MASTER genomic analysis, BRCA software with CE-IVD documentation, liquid-biopsy commercialization strategy, and a feasibility assessment for in-licensing an overseas genomic analysis service
2015.03 – 2018.10 연세대학교 의생명시스템정보학교실Yonsei University, Biomedical Systems Informatics 박사후연구원Postdoctoral Researcher 멀티오믹스 기반 질병 원인 변이 발굴, 논코딩 영역 eQTL 중개연구, 위암 PDX와 개 유선암, 소아 알레르기, 신경계 질환 분석 Multi-omics disease variant discovery and non-coding eQTL translational research across gastric cancer PDX, canine mammary tumors, pediatric allergy, and neurological disease
2012.03 – 2015.02 삼성융합의과학원SAIHST, Sungkyunkwan University 박사후연구원 · 분자정보유전체학연구실Postdoctoral Researcher · Molecular Informatics & Genomics miRTCat 데이터베이스 구축, 한국연구재단 리서치펠로우로 비정규 마이크로RNA 표적 변이 연구 수행 Built the miRTCat database; NRF Research Fellow studying disease variants at non-canonical microRNA target sites
2007.03 – 2012.03 삼성생명과학연구소Samsung Biomedical Research Institute 연구원 · 인간유전체학연구실Researcher · Human Genomics Korean HapMap과 KARE 국가 프로젝트 분석, 약물 반응 유전체 연구, 한국인 유전자형 결측치 추정 Korean HapMap and KARE national cohort analysis, pharmacogenomics, and genotype imputation for the Korean population
2004.09 – 2007.03 국립보건연구원 유전체센터Korea National Institute of Health, Center for Genome Science 기술연구원Research Technician 한국인 질환 관련 변이 발굴과 SNP 데이터베이스 구축·운영 Disease-associated variant discovery in the Korean population; built and operated the SNP database

맡은 프로그램Programs

CTC 기반 액체생검 진단 서비스CTC-based liquid biopsy diagnostics

순환종양세포 진단 서비스를 검사 설계부터 상용화까지 맡았습니다. 파이프라인, 임상 리포트, 고객 기술 대응이 모두 그 안에 있습니다. 단일세포 RNA 시퀀싱 파이프라인은 외부에 맡기지 않고 안으로 들여왔고, QC 기준을 새로 잡아 품질 점검 효율을 다섯 배로 끌어올렸습니다. 단일세포 코호트 분석에서는 QC와 분석, 리포트가 이어지도록 운영했습니다. Built and commercialized the end-to-end operating system for circulating-tumor-cell diagnostics: assay concept, pipeline, clinical report, and customer technical support. Brought scRNA-seq analysis in-house and defined its QC criteria, raising QC efficiency fivefold. Led scRNA-seq cohort analysis and built the pipeline that runs from QC through analysis to reporting.

Cytogen
2025–현재present
면역항암제 임상시험 데이터 분석 1~3상Immuno-oncology clinical trial analysis, Ph1–3

제약사 3곳의 항암제 임상 분석을 총괄했습니다. 멀티오믹스로 환자군 반응을 정의해 임상 전략을 뒷받침했고, 식약처 제출용 분석 계획서와 보고서를 썼습니다. 유전체 패널 검증(validation)도 5건 넘게 주도했습니다. Led oncology trial analysis for three pharmaceutical companies. Defined responder populations from multi-omics to support clinical strategy, and authored analysis plans and reports for MFDS submission. Led 5+ genomic panel validations.

Theragen Bio
2021–2024
AWS 기반 대량 WGS 처리 체계Large-scale WGS delivery on AWS

제약사 고객의 빠른 납기 요구에 맞춰 대량 WGS를 처리하는 AWS 기반 클라우드 파이프라인을 총괄했습니다. Oversaw an AWS-based cloud pipeline for high-volume, fast-turnaround WGS delivery to pharma clients.

Theragen Bio
2021–2024
K-MASTER 암 정밀치료 유전체 분석K-MASTER precision oncology genomics

국책 암 정밀치료 플랫폼의 유전체 분석을 이끌었습니다. 해마다 검체 2~3천 건을 처리하는 변이 콜링 파이프라인을 운영했고, SNV와 Indel, CNV를 함께 잡아내는 통합 검출과 임상 보고서 작성, 다기관 데이터 품질 관리를 맡았습니다. Led genomic analysis for a national precision-oncology platform. Operated a variant-calling pipeline at 2,000–3,000 samples per year, covering integrated SNV/Indel/CNV detection, clinical reporting, and multi-center data quality management.

Macrogen
2018–2021
BRCA1/2 변이 분석 소프트웨어와 CE-IVD 문서화BRCA1/2 variant analysis software, CE-IVD documentation

변이 콜링에서 임상 해석, 리포트 자동 생성까지 잇는 소프트웨어 개발을 맡았습니다. CE-IVD 수준의 문서화와 성능 평가까지 담당했습니다. Directed development of software spanning variant calling, clinical interpretation, and automated report generation, together with CE-IVD-grade documentation and performance evaluation.

Macrogen
2019–2020
품질·규제 체계 구축Quality and regulatory systems

임상시험검체분석기관(GCLP) 신규 인증을 획득했습니다. 미국병리학회 CAP 숙련도시험 연 2회와 ISO27001 연 1회에 맞춰 정기 인증 체계를 세워 운영했습니다. 국가 바이오 빅데이터 시범사업(K-DNA)에서는 분석 리더로 대용량 데이터 품질을 관리했고, GCLP 데이터 관리 체계도 함께 설계했습니다. Obtained new GCLP accreditation for a clinical specimen analysis laboratory, and established recurring certification cycles — CAP proficiency testing twice a year and ISO27001 annually. Served as analysis lead for data quality in the national bio-big-data pilot (K-DNA). Designed the GCLP data management scheme as part of the same work.

2021–2024

03

논문Publications Publications논문

유전체학과 종양학, 약물유전체학, 시스템 생물학에서 동료심사 논문을 20편 넘게 냈습니다. 주도한 연구를 앞에 두고 나머지는 전체 목록에 담았습니다. 원고 3편은 아직 준비 중입니다. 20+ peer-reviewed papers in genomics, oncology, pharmacogenomics, and systems biology. Papers I led come first, followed by the full list. Three manuscripts are in preparation.

주도한 연구Papers I led

2019 Whole-exome and whole-transcriptome sequencing of canine mammary gland tumors Kim KK, Seung BJ, … Kim S. Scientific Data 6(1):147First author DOI ↗PubMed ↗
2013 miRTCat: a comprehensive map of human and mouse microRNA target sites including non-canonical nucleation bulges Kim KK, Ham J, Chi SW. Bioinformatics 29(15):1898–1899First author DOI ↗PubMed ↗
2018 Palmitate and minimally-modified low-density lipoprotein cooperatively promote inflammatory responses in macrophages Ann SJ^†, Kim KK^†, … Miller YI. PLoS One 13:e0193649Co-first author DOI ↗PubMed ↗
2020 Cross-species oncogenic signatures of breast cancer in canine mammary tumors Kim TM, … Kim KK, … Kim S. Nature Communications 11:3616 DOI ↗PubMed ↗

전체 목록Full list

2023 CanISO: a database of genomic and transcriptomic variations in domestic dog (Canis lupus familiaris) Yang IS, Kim KK, … Kim S. BMC Genomics 24:613 DOI ↗PubMed ↗
2023 Genetic and immune microenvironment characterization of HER2-positive gastric cancer: Their association with response to trastuzumab-based treatment Kwon HJ, … Kim KK, … Lee HS. Cancer Medicine 12(9):10371–10384 DOI ↗PubMed ↗
2022 Genome-wide association study identifies TNFSF15 associated with childhood asthma Kim KW, Kim DY, Yoon D, Kim KK, … Sohn MH. Allergy 77(1):218–229 DOI ↗PubMed ↗
2021 Comprehensive genetic features of gastric mixed adenoneuroendocrine carcinomas and pure neuroendocrine carcinomas Koh J, … Kim KK, … Lee HS. Journal of Pathology 253(1):94–105 DOI ↗PubMed ↗
2020 Cross-species oncogenic signatures of breast cancer in canine mammary tumors Kim TM, … Kim KK, … Kim S. Nature Communications 11:3616 DOI ↗PubMed ↗
2020 CRISPR-mediated gene correction links the ATP7A M1311V mutations with amyotrophic lateral sclerosis pathogenesis in one individual Yun YM, Hong S, Kim KK, Baek D, et al. Communications Biology 3(1):33 DOI ↗PubMed ↗
2019 Whole-exome and whole-transcriptome sequencing of canine mammary gland tumors Kim KK, Seung BJ, … Kim S. Scientific Data 6(1):147First author DOI ↗PubMed ↗
2018 Palmitate and minimally-modified low-density lipoprotein cooperatively promote inflammatory responses in macrophages Ann SJ^†, Kim KK^†, … Miller YI. PLoS One 13:e0193649Co-first author DOI ↗PubMed ↗
2016 Establishment and characterisation of patient-derived xenografts as paraclinical models for gastric cancer Choi YY, … Kim KK, … Cheong JH. Scientific Reports 6:22172 DOI ↗PubMed ↗
2015 Correlation of genetic polymorphisms with clinical outcomes in pemetrexed-treated advanced lung adenocarcinoma patients Woo HI, … Kim KK, … Ahn MJ. Pharmacogenomics 16(4):383–391 DOI ↗PubMed ↗
2013 miRTCat: a comprehensive map of human and mouse microRNA target sites including non-canonical nucleation bulges Kim KK, Ham J, Chi SW. Bioinformatics 29(15):1898–1899First author DOI ↗PubMed ↗
2010 Genome-wide association of serum bilirubin levels in Korean population Kang TW, … Kim KK, … Kim YS. Human Molecular Genetics 19:3672–3678 DOI ↗PubMed ↗

Google Scholar ↗

04

프로젝트Built Built프로젝트

해석은 자동화하고, 사람이 검증할 수 있도록 근거를 남깁니다. 이 원칙으로 만든 도구를 모았습니다. Automate the interpretation, but leave the evidence so a person can check it. These are the tools built on that principle.

In-house · Vision 세포 이미지 판독 보조 모델Cell image review assistant
판독자의 판정 기록에서 세포 1,531개를 모아 학습한 모델입니다. 슬라이드 단위 교차검증에서 나온 일치도 kappa 0.910은 과대평가였고, 검체 단위로 다시 나눠 누수를 막자 0.704로 내려갔습니다. 낮아진 값 그대로 사내에 배포했고, 확신도 기반 선별로 사람이 우선 확인할 대상이 70퍼센트 줄었습니다. 학습은 GPU에서, 추론은 사내 CPU에서 돌아가도록 나눴습니다. A confidence-based triage model for cell image review, trained on 1,531 cells drawn from reader decisions. Slide-level cross-validation had inflated agreement to kappa 0.910; re-splitting at the specimen level to block leakage brought it down to 0.704, and that corrected figure is what shipped. Confidence-based triage cut the cells needing priority human confirmation by 70%. Training runs on GPU, inference on in-house CPU.
Personal · Validation ADMET 분할 검증ADMET split audit
학습용과 평가용을 어떻게 나누느냐에 따라 ADMET 모델의 성능 추정이 얼마나 달라지는지 공개 데이터로 확인했습니다. 성능 지표를 본 첫 실험에서는 TDC 12개 과제를 시드 5회로 돌렸고, 구조 분리 분할에서 12개 전부 떨어졌으며 하락 중앙값은 0.098이었습니다. 선별 지표를 본 두 번째 실험에서는 8개 과제를 시드 15회로 돌렸고, 상위 10퍼센트 적중률이 8개 전부 떨어졌으며 분포용적(VDss)은 0.358에서 0.176으로 내려갔습니다(p<0.001). 시드를 늘리자 차이가 줄어 처음 내린 결론 셋을 철회했고, 그 과정을 그대로 공개했습니다. A public-data study of how the train/test split changes reported ADMET performance. The first experiment looked at performance metrics: 12 TDC tasks over 5 seeds, where a structure-disjoint split degraded all 12, with a median drop of 0.098. The second looked at screening metrics: 8 tasks over 15 seeds, where top-10% hit rate fell on all 8 and volume of distribution (VDss) went from 0.358 to 0.176 (p<0.001). Adding seeds narrowed the gaps enough to retract three initial conclusions, and the correction was published openly.
글 읽기 ↗Write-up (Korean) ↗
In-house · LLM LLM 기반 유전체 Q&A · 임상 리포트 자동화LLM-based genomic Q&A and clinical report automation
검사 결과와 근거 문서를 바탕으로 답하는 Q&A 시스템(RAG)과 임상 리포트 자동화를 LLM으로 만들었습니다. AI 도입은 POC 기획부터 맡아 프로그램 설계, 리포트 자동화, 벤치마킹까지 진행했습니다. 이 작업은 CTC 기반 진단 서비스에서 출발했습니다. An LLM system that answers from test results and source documents (RAG), together with clinical report automation. I carried the work from AI proof-of-concept planning through the program, the report, and benchmarking, in the setting of CTC-based diagnostic services.
Open source · LLM VeriVar
체세포 변이 임상 해석 파이프라인. 근거 없는 인용과 사전학습 기억 의존을 줄이려고 근거 문서를 붙여 답하게 하는 검색 구조(citation-grounded retrieval)와 답변 충실도 규칙(faithfulness contract)을 정했습니다. LLM 모드와 규칙 기반 모드를 함께 두고, 두 모드가 어긋나는 지점을 검증 신호로 씁니다. A somatic variant interpretation pipeline. Citation-grounded retrieval and a faithfulness contract reduce ungrounded citation and reliance on pretrained memory. LLM mode and rule-based mode run side by side, and their disagreements serve as a verification signal.
Multi-agent research AutoBioX
자료 준비, 예측, 검증, 근거 조사, 논문 초안을 나눠 맡는 다중 에이전트 연구 하네스. 병리 foundation model embedding으로 H&E 이미지에서 PAM50 같은 분자 표현형을 예측하는 파이프라인을 구축했습니다. 다른 갈래에서는 RNA velocity가 내놓는 크로마틴-전사 시간차를 검증해, 그 값이 모델 구조에서 비롯한다는 것을 가려냈습니다. 여기서 나온 초록 2건이 GIW ISCB-Asia 2026에 채택됐습니다. 구두 발표 1건과 포스터 1건이고, 포스터는 공동 연구입니다. A multi-agent research harness that splits data preparation, prediction, verification, evidence search, and manuscript drafting. Built a pipeline predicting molecular phenotypes such as PAM50 from H&E images using pathology foundation model embeddings. A second line of work tested the chromatin-to-transcription lag that RNA velocity reports, and traced it to the model's structure. Two abstracts from this work were accepted at GIW ISCB-Asia 2026: one oral presentation and one poster, the poster from joint work.
BioProject02 ↗BioProject01 ↗
Open source · Agent PharmaSignal
규제 공시와 임상시험 등록 자료를 모아 신약의 안전성 신호와 경쟁 상황을 정리하는 에이전트입니다. 자료의 민감도에 따라 추론 경로를 나눠, 반출이 제한된 자료가 상용 API로 가지 않게 했습니다. Agent Forge AI Hackathon Seoul 2026.08. An agent that gathers regulatory filings and clinical trial registrations to summarize drug safety signals and the competitive picture. Inference is routed by the sensitivity of the material, so restricted data never reaches a commercial API. Agent Forge AI Hackathon Seoul, August 2026.
GitHub ↗
Open source · MCP ChillMCP
FastMCP로 만든 MCP 서버입니다. 모델이 호출하는 도구 12개와 대화형 프롬프트 5종을 내보내고, MIT 라이선스로 공개했습니다. SKT AI Summit Hackathon 2025 사전 미션으로 만들었습니다. An MCP server built with FastMCP. It exposes 12 model-callable tools and 5 interactive prompts, released under the MIT license. Built as the pre-task for the SKT AI Summit Hackathon 2025.
GitHub ↗
AI agent · Hackathon Vital STORM
국가건강검진 매뉴얼 4종을 검색 근거로 삼아 답하고, 주요 수치를 5단계로 자동 판정해 2차 검진 경로를 안내하는 에이전트. Parser와 Predictor 두 갈래로 나눴습니다. Instruct.KR × Sonic 2025 AI Agent Hackathon. An agent that grades key health-screening values on a five-level scale and routes to follow-up examinations, answering from four national health-screening manuals through retrieval (RAG). Designed as a dual Parser + Predictor structure. Instruct.KR × Sonic 2025 AI Agent Hackathon.
Open source · Agent harness econ-radar
제약·바이오·AI에 무게를 둔 경제 데일리를 매일 만들어 발행하는 에이전트 하네스. 수집과 선별, 요약, 발행을 나눠 맡고 일간 요약과 주간 동향을 함께 냅니다. 2026년 6월부터 일간 요약과 주간 동향을 계속 발행하고 있습니다. An agent harness that assembles and publishes a daily economic digest weighted toward pharma, bio, and AI. Collection, selection, summarization, and publishing are split across agents, producing a daily brief and a weekly roundup. Running since June 2026.
kakyungkim.github.io/econ-radar ↗GitHub ↗
Open source · Agent harness paper-radar
바이오인포매틱스와 임상 머신러닝, 신약개발 AI 분야의 주간 논문을 방법과 임상, 산업 세 관점으로 나눠 정리하는 다이제스트입니다. A weekly digest of papers in bioinformatics, clinical machine learning, and AI for drug discovery, sorted into three readings: method, clinic, and industry.
kakyungkim.github.io/paper-radar ↗GitHub ↗

2025Cheiron ResearchThon — Creative Academic Impact Award · 액체생검 멀티오믹스 기반 종양 미세환경 예측 모델· liquid-biopsy multi-omics model for tumor microenvironment prediction
2024ABDD Summit 우수 포스터상 · Merit AwardsABDD Summit, Best Poster Presentation Award · Merit Awards
2021의료정보 분석 전문가 심화과정 장려상 · 서울아산병원, 한국보건복지인력개발원Medical Informatics Advanced Course, Encouragement Award · Asan Medical Center
2019Korea Clinical Datathon 대상 · 패혈증 예측 분석, 국가임상시험지원재단Korea Clinical Datathon, Grand Prize · sepsis prediction, KoNECT
2011한국분자세포생물학회 우수 포스터상KSMCB Annual Meeting, Outstanding Poster Award

05

발표Talks Talks발표

요즘은 모델 검증과 다중 에이전트 파이프라인, 계산병리로 발표합니다. Recent talks have centered on model validation, multi-agent pipelines, and computational pathology.

2026.11 유전자별 multiome RNA velocity 파라미터의 신뢰도 지도A reliability map for per-gene multiome RNA velocity parameters in single-cell kinetics BIOINFO 2026 · GIW XXXV · ISCB-Asia, 연세대 · 구두 발표 채택(287편 중 22편), 발표 예정BIOINFO 2026 · GIW XXXV · ISCB-Asia, Yonsei University · oral presentation, accepted (22 of 287), upcoming
2026.07 AutoBioX 멀티에이전트 파이프라인The AutoBioX multi-agent pipeline PseudoCon 2026 · 발표PseudoCon 2026 · talk 발표 후기 ↗Write-up ↗
2026.01 Automated Clinical Reporting for Oncology NGS: Dual-Mode LLM Pipeline ABDD Summit 2026, 스탠퍼드 · i-Talk 및 포스터ABDD Summit 2026 at Stanford · i-Talk and poster
2025.11 단일세포 QC 체계화와 scRNA-seq · 면역형광 연계 파이프라인Single-cell QC standardization and an scRNA-seq × immunofluorescence pipeline Future of Medicine Symposium: At the Crossroads of Computational Pathology and Spatial Biology · 라이트닝 토크Future of Medicine Symposium: At the Crossroads of Computational Pathology and Spatial Biology · lightning talk
2024.10 ABDD Summit 포스터 발표Poster presentation, ABDD Summit 우수 포스터상 수상Awarded Best Poster Presentation
2022.04 암: 만병의 황제의 역사Cancer: a history of the emperor of all maladies K-BioX 글로벌 멘토링 EXPO 1회 · 초청 강연K-BioX Global Mentoring EXPO · invited talk

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글Writing Writing글

무엇을 만들었고 어디서 헤맸는지 적어 둡니다. What I learned, what I built, and where I went wrong.

BRIC View 동향리포트BRIC View reports

2026 생성형 AI의 바이오·신약개발 혁신 동향: 기술, 사례, 생태계 전망Generative AI in biotech and drug discovery: technology, cases, and ecosystem outlook BRIC View 2026-T24 리포트 ↗Report ↗
2026 바이오 빅데이터의 통합과 확장: 데이터·AI·산업 동향Integration and expansion of bio big data: data, AI, and industry BRIC View 2026-T11 리포트 ↗Report ↗
2025 단일세포 분석을 활용한 신약개발 및 환자선별 적용사례Single-cell analysis in drug discovery and patient selection BRIC View 2025-T29 리포트 ↗Report ↗
2018 알레르기 질환 치료제의 발굴 동향 및 전망Discovery trends and outlook for allergic disease therapeutics BRIC View 2018-T16 리포트 ↗Report ↗
2017 클라우드 컴퓨팅 기반 유전체 정보 관리 및 서비스 동향Cloud-based management and services for genomic information BRIC View 2017-T14 리포트 ↗Report ↗

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검체에서 임상 판단까지, 유전체 분석을 설계하고 운영합니다 I design and run the genomics that carries a specimen through to a clinical decision

소개About About소개

현재Now

경력Experience Experience경력

맡은 프로그램Programs

CTC 기반 액체생검 진단 서비스CTC-based liquid biopsy diagnostics

면역항암제 임상시험 데이터 분석 1~3상Immuno-oncology clinical trial analysis, Ph1–3

AWS 기반 대량 WGS 처리 체계Large-scale WGS delivery on AWS

K-MASTER 암 정밀치료 유전체 분석K-MASTER precision oncology genomics

BRCA1/2 변이 분석 소프트웨어와 CE-IVD 문서화BRCA1/2 variant analysis software, CE-IVD documentation

품질·규제 체계 구축Quality and regulatory systems