융합 의생명 영상화 연구실은 새로운 3차원 영상화 기술을 개발함으로써 정상 및 각종 질병 상태에서 생체 기관의 복잡한 구조 및 기능을 이해하고자 한다. 본 연구실은 기존 의생명 영상 기술들이 가지는 한계를 뛰어 넘고자 융합적 접근법에 기반해 새로운 기술을 개발한다. 이를 위해 조직 공학, 컴퓨터 모델링 등을 포함한 다학제적 연구 전략을 사용한다. 대표적으로, 실험 동물의 장기 또는 임상 검체를 분자 특이적으로 표지하여 대규모로 고해상도 촬영하는 기술 및 새로운 생체 기능 지표를 발굴하여 복잡한 생체 활동을 시각화하는 영상 의학적 기술을 개발한다. 다양한 원천 기술의 개발과 더불어, 본 연구실은 이를 통해 얻어지는 새로운 형태의 시각적 데이터를 활용하여 여러 생물학적, 병리학적 현상들을 밝혀내는 것을 궁극적인 목표로 한다.

• Taeyun Ku, Webster Guan, Nicholas B. Evans, Chang Ho Sohn, Alexandre Albanese, Joon-Goon Kim, Matthew P. Frosch, Kwanghun Chung. Elasticizing tissues for reversible shape transformation and accelerated molecular labeling. Nature Methods (2020)

  17:609–613

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• Taeyun Ku, Justin Swaney, Jeong-Yoon Park, Alexandre Albanese, Evan Murray, Jae Hun Cho, Young-Gyun Park, Vamsi Mangena, Jiapei Chen, Kwanghun Chung. Multiplexed and scalable super-resolution imaging of three-dimensional protein localization in size-adjustable tissues. Nature Biotechnology (2016)

  34:973–981

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• Evan Murray, Jae Hun Cho, Daniel Goodwin, Taeyun Ku, Justin Swaney, Sung-Yon Kim, Heejin Choi, Young-Gyun Park, Austin Hubbert, Margaret McCue, Sara Vassallo, Naveed Bakh, Matthew P. Frosch, Van J. Wedeen, H. Sebastian Seung, Kwanghun Chung. Simple, scalable proteomic imaging for high-dimensional profiling of intact systems. Cell (2015)

  163:1500–1514

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