주윤정 교수 연구팀이 과학기술정보통신부·한국연구재단의 2026년 기초연구사업 '신진연구자지원사업(유형B, 5개년)'에 선정됐다.
기초연구사업은 창의적·도전적 기초연구 강화와 우수 연구자 양성을 통해 과학기술 미래역량 확충에 기여하는 것을 목적으로 하는 사업이다. 이 중 신진연구자지원사업은 박사학위 취득 후 7년 이내 또는 만 39세 이하의 신진연구자를 대상으로, 연구 기반 확충 및 수월성 배양을 위한 창의적 연구를 지원하는 사업이다.
주윤정 교수는 본 과제를 통해 '멀티오믹스와 개인생성 일상 건강데이터 종단 통합을 통한 건강수명 위험축 구축 및 개인맞춤 웰에이징 전략개발(Multi-omics and daily lifelog health data to build a healthspan risk axis and optimize individualized well-aging programs)'을 주제로, 유전체·단백체·후성유전체 등 멀티오믹스를 활용한 생체나이 측정과 스마트워치 기반 일상 건강데이터(PGHD, patient-generated health data)를 종단적으로 통합 분석하여 개인의 생물학적 노화 과정과 생활습관에 대한 반응 특성을 정량적으로 규명해 나갈 예정이다. 기존 노화 연구가 특정 시점의 노화 수준을 파악하는 것에 머물렀던 한계를 넘어, 노화가 진행되는 속도와 방향까지 포착하려는 시도이다. 이를 위해 대규모 유전체 파운데이션 모델(Genomic foundation models)과 시계열 트랜스포머 등 최신 딥러닝 계산기법이 도입되며, 멀티오믹스와 웨어러블 시계열(time-series) 등 이질적인 멀티모달 데이터를 공통 표현 공간에서 통합하는 분석 프레임워크를 구축할 예정이다. 최종적으로는 불리한 생활 환경 속에서도 노화 부담이 완화되는 회복탄력성(resilience) 집단과 생활습관 개선 시 역노화(reverse aging) 잠재력이 높은 집단을 규명하여, 디지털헬스 시대의 초개인화 건강노화(웰에이징) 개입 전략의 원천 기술 및 근거를 확보하는 것을 목표로 한다.
주윤정 교수는 "지난 12월, SAIHST의 제 1회 국제 심포지엄 'Aging, Healthy Longevity, and the Future of Intelligent Medicine' 에서 많은 영감을 얻었다" 라며, "건강노화와 건강수명 연장, 그리고 회춘과 장수에 대한 치료혁신이 그 어느 시대보다 중요한 때라는 것을 배웠고, 이에 기여하기 위해 멀티오믹스와 라이프로그를 통합하는 최신 멀티모달 AI 기반 역노화 연구에 대한 아이디어를 구상해보았다. 흥미로운 주제를 연구할 기회를 얻음에 무척 감사하며, 훌륭한 SAIHST 연구원들과 함께 성공적인 중장기적 성과로 발전시켜 보겠다." 라고 덧붙였다.
주윤정 교수 연구팀이 과학기술정보통신부·한국연구재단의 2026년 기초연구사업 '신진연구자지원사업(유형B, 5개년)'에 선정됐다.
기초연구사업은 창의적·도전적 기초연구 강화와 우수 연구자 양성을 통해 과학기술 미래역량 확충에 기여하는 것을 목적으로 하는 사업이다. 이 중 신진연구자지원사업은 박사학위 취득 후 7년 이내 또는 만 39세 이하의 신진연구자를 대상으로, 연구 기반 확충 및 수월성 배양을 위한 창의적 연구를 지원하는 사업이다.
주윤정 교수는 본 과제를 통해 '멀티오믹스와 개인생성 일상 건강데이터 종단 통합을 통한 건강수명 위험축 구축 및 개인맞춤 웰에이징 전략개발(Multi-omics and daily lifelog health data to build a healthspan risk axis and optimize individualized well-aging programs)'을 주제로, 유전체·단백체·후성유전체 등 멀티오믹스를 활용한 생체나이 측정과 스마트워치 기반 일상 건강데이터(PGHD, patient-generated health data)를 종단적으로 통합 분석하여 개인의 생물학적 노화 과정과 생활습관에 대한 반응 특성을 정량적으로 규명해 나갈 예정이다. 기존 노화 연구가 특정 시점의 노화 수준을 파악하는 것에 머물렀던 한계를 넘어, 노화가 진행되는 속도와 방향까지 포착하려는 시도이다. 이를 위해 대규모 유전체 파운데이션 모델(Genomic foundation models)과 시계열 트랜스포머 등 최신 딥러닝 계산기법이 도입되며, 멀티오믹스와 웨어러블 시계열(time-series) 등 이질적인 멀티모달 데이터를 공통 표현 공간에서 통합하는 분석 프레임워크를 구축할 예정이다. 최종적으로는 불리한 생활 환경 속에서도 노화 부담이 완화되는 회복탄력성(resilience) 집단과 생활습관 개선 시 역노화(reverse aging) 잠재력이 높은 집단을 규명하여, 디지털헬스 시대의 초개인화 건강노화(웰에이징) 개입 전략의 원천 기술 및 근거를 확보하는 것을 목표로 한다.
주윤정 교수는 "지난 12월, SAIHST의 제 1회 국제 심포지엄 'Aging, Healthy Longevity, and the Future of Intelligent Medicine' 에서 많은 영감을 얻었다" 라며, "건강노화와 건강수명 연장, 그리고 회춘과 장수에 대한 치료혁신이 그 어느 시대보다 중요한 때라는 것을 배웠고, 이에 기여하기 위해 멀티오믹스와 라이프로그를 통합하는 최신 멀티모달 AI 기반 역노화 연구에 대한 아이디어를 구상해보았다. 흥미로운 주제를 연구할 기회를 얻음에 무척 감사하며, 훌륭한 SAIHST 연구원들과 함께 성공적인 중장기적 성과로 발전시켜 보겠다." 라고 덧붙였다.