2018 Ph.D.  Chemical & Biomolecular Engineering, KAIST

2013 M.S.  Life Science, GIST 

2011 B.S.  Systems Biomedical Science, Soongsil University 

2025–Present  Assistant Professor, School of Systems Biomedical Science, Soongsil University

2021–2025  Assistant Professor, Department of Biotechnology, Duksung Women's University

2018–2021  Senior Researcher, Therapeutics & Biotechnology Division, KRICT

2018  Post-Doctoral Researcher, BioInformatics Research Center, KAIST

우리 연구실은 생물정보학, 화학정보학, 시스템생물학, 합성생물학, 인공지능 등 다양한 분야의 방법론을 융합하여 분자, 세포, 미생물 군집, 환자 수준의 생명현상을 정량적으로 해석하고 예측하는 연구를 수행합니다. 복잡한 생물학적 데이터를 해석 가능한 계산 모델로 전환하고, 이를 신약개발, 질병 기전 규명, 치료 표적 발굴, 미생물 및 생물시스템 설계에 활용하는 연구 방법론을 개발합니다. 궁극적으로 생명현상에 대한 정량적 이해를 바탕으로 예측 가능한 생물학적 설계와 정밀한 치료 전략 개발에 기여하는 것을 목표로 합니다. 대표 연구 분야는 아래와 같습니다.

인공지능 기반 신약개발 기술을 활용하여 약물 후보 물질을 탐색하고, 약물 후보 물질을 설계하고 최적화합니다. 딥러닝 기반 생성 모델과 다목적 최적화 기법을 통해 방대한 화합물 공간을 효율적으로 탐색하고, 합성 및 실험 검증 가능성이 높은 후보물질을 제안하는 것을 목표로 합니다.

분자 구조로부터 흡수, 분포, 대사, 배설, 독성 등 ADMET 특성을 예측하는 머신러닝 모델을 개발합니다. 이를 통해 개발 초기 단계에서 약물 후보물질의 잠재적 한계를 사전에 파악하고, 비용과 시간이 많이 소요되는 실험 과정을 효율화하는 것을 목표로 합니다.

고차원 오믹스 데이터를 기반으로 세포 상태를 학습하고, 유전적 또는 환경적 교란에 따른 세포 반응을 예측하는 인공지능 모델을 개발합니다. 이러한 가상세포 모델은 세포 기능을 정량적으로 이해하고, 표준화된 인실리코 실험을 통해 생물학적 설계를 지원하는 데 활용될 수 있습니다.

환자 데이터, 분자 네트워크, 게놈 규모 대사모델을 통합하여 질병 상태를 계산적으로 모델링합니다. 특히 염증성 장질환과 같은 복잡질환에서 조절 이상이 발생한 경로와 대사 취약성을 규명하고, 질병 진행을 조절할 수 있는 치료 표적을 예측합니다.

지속가능한 연료, 화학물질, 소재 생산을 위한 미생물 균주 설계 연구를 수행합니다. 대사모델과 계산 기반 최적화 기법을 활용하여 설계–제작–검증–학습 순환 과정을 효율화하고, 목적 물질 생산성이 향상된 미생물 시스템을 개발합니다.

현대 유전자치료의 핵심 전달체인 아데노연관바이러스(AAV) 캡시드를 인공지능으로 설계합니다. 캡시드 단백질의 서열–기능 관계를 학습하여 조직 특이성, 낮은 면역원성, 높은 생산성을 갖는 새로운 AAV 변이를 발굴하고, 보다 안전하고 효과적인 유전자치료 기술 개발을 가속화합니다.

Cho, S.W., Cha, J.H., Seo, D.W., Kwon, M.H., Tak, K.Y., Cho, H.S., Yang, K., Jung, S.Y., Hwangbo, S., Ryu, J.Y.†, Bae, S.H.†, Sung, P.S.†

Fibroblast- and Macrophage-Derived Thrombospondin-1 Orchestrates the Fibroinflammatory Niche in Metabolic Dysfunction-Associated Steatohepatitis-Induced Fibrosis

Diabetes Metab. J. (2026.6)

Noh, Y.*, Farh, M.E.A.*, Ryu, J.Y.†, Jang, W.D.†

Harnessing computational intelligence for synthetic lethality: A roadmap from network biology to interpretable deep learning in precision oncology

New Biotechnology, 94, 184-191 (2026.9)

Kim, B.K.*, Gu, C.*, Farh, M.E.A., Ryu, J.Y.†

Integrating Genome-Scale Metabolic Modeling with Machine Learning Improves Gene Essentiality Prediction in Triple-Negative Breast Cancer

Int. J. Mol. Sci., 27(11), 5059 (2026.6)

Hwangbo, S.†, Choi, Y., Ryu, J.Y.†

Development of predictive models for the prognosis of triple-negative breast cancer using multiple transcriptomic analyses

PLOS ONE, 21(5), e0348414 (2026.5)

Jeong, C.R.*, Hwang, J.*, Park, Y.K., Ryu, J.Y., Han, Y.H., Jeong, J.Y., Hwang, I.M., Kim, R., Yang, J.E.†

Genome-scale model-guided microbial engineering for valorization of agricultural waste biomass to poly(3-hydroxybutyrate)

Bioresource Technology, 451, 134447 (2026.7)

Son, Y., Ryu, J.Y.†

Identification of Anticancer Targets in Ovarian Cancer Using Genomic Drug Sensitivity Data

Int. J. Mol. Sci., 26(19), 9530 (2025.9)

Jang, W.D.*, Gu, C.*, Noh, Y., Oh, K.S., Ryu, J.Y.†

ChemBounce: a computational framework for scaffold hopping in drug discovery

Bioinformatics, 41(9), btaf501 (2025.9)

Jeong, Y.U., Choi, J.W., Park, N.S., Ryu, J.Y., Kim, Y.R.

Predicting drug-drug interactions: A deep learning approach with GCN-based collaborative filtering

Artificial Intelligence in Medicine, 103185 (2025.6)

Kim, B.K., Kim, G.H., Hur, W.H., Choi, Y.J., Hwangbo, S.H.†, Ryu, J.Y.†

Discovery of anticancer targets for triple-negative breast cancer through comparative analysis of gene dependency score

Biotechnol. Bioproc. E., 29(6), 1061-1070 (2024.8)

Hwangbo, S.H.*, Kim, G.H.*, Choi, Y.W., Park, Y.K., Bae, S.M., Ryu, J.Y.†, Hur, W.H.†

Analysis of host factor networks during hepatitis B virus infection in primary human hepatocytes

Virol. J., 21: 170 (2024.8)

Gu, C., Jang, W.D., Oh, K.S., Ryu, J.Y.

AnoChem: Prediction of chemical structural abnormalities based on machine learning models

Computational and Structural Biotechnology Journal, 23: 2116-2121 (2024.5)

Park, J.G., Roh, P.R., Kang, M.W., Cho, S.W., Hwangbo, S.H., Jung, H.D., Kim, H.U., Kim, J.H., Yoo, J.S., Han, J.W., Jang, J.W., Choi, J.Y., Yoon, S.K., You, Y.K., Choi, H.J.†, Ryu, J.Y.†, Sung, P.S.†

Intrahepatic immunoglobulin A complex induces polarization of cancer-associated fibroblasts to matrix phenotypes in the tumor microenvironment of hepatocellular carcinoma

Hepatology, 80(5), 1074-1086 (2024.11)

Kim, J.Y., Kim, B.K., Moh, S.H., Jang, G.†, Ryu, J.Y.†

Investigation of the General Molecular Mechanisms of Gallic Acid via Analyses of Its Transcriptome Profile

International Journal of Molecular Sciences, 25(4), 2303 (2024.2)

Kim, W.J., Lee, Y.J., Kim, H.U., Ryu, J.Y., Yang, J.E., Lee, S.Y.

Genome-wide identification of overexpression and downregulation gene targets based on the sum of covariances of the outgoing reaction fluxes

Cell Systems, 14(11), 990-1001.e5 (2023.11)

Cho, J.S.*, Yang, D.*, Prabowo, C.P.S., Ghiffary, M.R., Han, T.H., Choi, K.R., Moon, C.W., Zhou, H., Ryu, J.Y., Kim, H.U., Lee, S.Y.

Targeted and high-throughput gene knockdown in diverse bacteria using synthetic sRNAs

Nature Comm., 14(1), 2359 (2023.4)

Kim, Y.J.*, Ryu, J.Y.*, Kim, H.U.*, Lee, S.Y.

Computational prediction of interactions between Paxlovid and prescription drugs

Proc. Natl. Acad. Sci. (PNAS), 120(12), e2221857120 (2023.3)

Ryu, J.Y.†, Jang, W.D., Jang, J.D., Oh, K.S.†

PredAOT: a computational framework for prediction of acute oral toxicity based on multiple random forest models

BMC Bioinformatics, 24(1), 66 (2023.2)

Postdoctoral Researchers : Mohamed Farh, 이찬희 

M.S. Students : 정서영 

Undergraduate Researchers : 이윤서, 권도회, 이수빈, 정종연, 이민준, 이다은 

Researchers : 오다영, 구나연, 황소현 

Homepage : https://csblab.net/

Contact : jyryu@ssu.ac.kr 

CSBL은 계산생물학, 인공지능, 생명공학을 바탕으로 생명현상을 이해하고 새로운 기술을 함께 만들어갈 학생들을 기다리고 있습니다. 대학원 진학이나 학부연구생 참여에 관심이 있다면, 이력서와 함께 관심 있는 연구 주제를 적어 보내주시기 바랍니다.

Email : jyryu@ssu.ac.kr