성균관대학교 의과대학/인공지능대학원 Next-Gen Medicine Lab에서 아래와 같이 2020년도 2학기/2021년도 1학기 학부생 인턴 및 대학원생을 모집합니다.

관심있는 분들은 아래 브릭 링크를 통해서 지원해 주시기 바랍니다.

1. 실험실 소개
- 성균관대학교 Next-Gen Medicine Lab에서는 인공지능 및 데이터 사이언스를 바탕으로 환자의 유전자 빅데이터를 분석하여 암 및 유전질환을 치료하는 혁신적인 방법을 발견하고자 합니다.
- 국내외 유수의 연구실 (Harvard Medical School, National Cancer Institute, University of San Diego, Weizmann Institute, 서울삼성병원)과의 활발한 공동 연구를 통해 인공지능 및 데이터 사이언스로부터 발견된 내용을 검증하는 하이 임팩트 융합 연구를 지향합니다.
- 환자의 치료에 실질적인 도움을 줄 수 있는 중개 연구(translational research)에 집중함으로써 병원 및 산업체(제약회사 및 스타트업)와 활발한 교류를 도모합니다.

2. 연구의 내용
- 암환자의 유전체 빅데이터 분석을 통한 암 맞춤 치료 및 정밀 의학 (precision medicine) 플랫폼 개발
- 암 생물학의 다양한 분야 - 암 대사학 (cancer metabolism), 암 유전체학 (cancer genomics), 암 면역치료 (cancer immunotherapy) -를 아우르는 국제 융합 연구 진행
- 암 및 유전 질환 치료에 결정적인 역할을 하는 유전자 지도 (genetic interaction map) 규명을 위한 인공 지능 및 데이터 사이언스 연구

3. 지원하실 때 생각해 보실 점
- 인공지능 및 데이터 사이언스를 바탕으로 의학의 새로운 패러다임을 열어나갈 인재를 찾습니다.
- 스승과 제자, 멘토와 멘티의 관계로써 연구 뿐만 아니라 인생 전반에서 함께 성장하고자 하는 제자를 찾습니다. 
- 기본적인 코딩 경험이 기반이 되며, 생물/의약학에 대한 지식은 플러스 요소입니다.

4. 최근 연구 실적
R Keshet*, JS Lee*, et al. Targeting purine synthesis in ASS1 expressing tumors... Nature Cancer (in press).
S Kalaora*, JS Lee*, et al. Immunoproteasome expression is associated with better prognosis and response to checkpoint therapies in melanoma. Nature Communications (2020). 
JS Lee#, et al. Whole exome precision oncology targeting synthetic lethal vulnerabilities across the tumor transcriptome. bioRxiv (2020). (중앙일보: https://news.joins.com/article/23718049)
G Pathria, JS Lee, et al. Translational reprogramming marks adaptation to asparagine restriction in cancer. Nature Cell Biology (2019).
JS Lee#, E Ruppin#. Multiomics prediction of response rates to therapies to inhibit programmed cell death 1 and programmed cell death 1 ligand 1, JAMA Oncology (2019).
X Feng, N Arang, DC Rigiracciolo, JS Lee#, et al. A platform of synthetic lethal gene interaction networks reveals that the GNAQ uveal melanoma oncogene controls the Hippo pathway through FAK. Cancer Cell (2019).
AD Sahu*, JS Lee*, et al.Genome‐wide prediction of synthetic rescue mediators of resistance to targeted and immunotherapy. Molecular Systems Biology (2019).
N Auslander, G Zhang, JS Lee, et al.. Robust prediction of response to immune checkpoint blockade therapy in metastatic melanoma. Nature Medicine (2018).
JS Lee*, L Adler*, et al. Urea cycle dysregulation generates clinically relevant genomic and biochemical signatures. Cell (2018). (국민일보: http://news.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=0924023237)
JS Lee*, A Das*, et al. Harnessing synthetic lethality to predict the response to cancer treatment. Nature Communications (2018).

5. 지원 요령
연구실에 관심있으신 분은 간단한 소개와 함께 이력서를 제출해 주시기 바랍니다. 
2021년 봄학기에 대학원에 지원하시려면, 성균관대 인공지능대학원, 성균관대 의과대학, 또는 삼성융합의과학원으로 지원해 주시면 됩니다. 
이번 여름학기 (8월 3일-31일) 및 가을학기 학부생 인턴도 모집을 합니다.
아래 브릭 공고를 통해서 지원해 주시면 되겠습니다. 
https://www.ibric.org/myboard/read.php?Board=job_recruit&id=605892

※문의사항은 joosang.lee@skku.edu로 연락 바랍니다.