1. 호스트 연구원(PI) 및 연구실 개요
■ 기관 및 학과
뉴저지 주립대학교 러트거스
– 보건 전문 대학(SHP), 생의학 및 보건 정보학과.
■ 연구실 이름
카크로 연구실 / 카크로 연구그룹
(생물정보학 및 중개 데이터 분석)
■ 수석연구원(PI)
Priyadarshini Kachroo 교수, PhD
조교수, Rutgers SHP 보건 전문대학원 생의학 및 건강 정보학과
Contact: pk784@shp.rutgers.edu
2. 연구분야 및 전문성
■ 핵심연구키워드
- 다중 오믹스 데이터 통합(유전체학, 후생유전체학, 대사체학)
- 건강 데이터 분석에서의 예측 모델링/기계 학습
- 폐/호흡기 기능 및 질병의 생애 궤적, 노화 관련 결과, 심부전
- 대규모 코호트/임상시험 데이터세트의 생물정보학
- 유전자-환경 상호작용 및 정밀의학
■ 연구 비전 및 목표 – 연구실의 장기 연구 목표에 대한 간략한 설명
Kachroo 박사의 장기 비전은 풍부한 임상, 환경 및 디지털 건강 데이터와 고차원 '오믹스'(게놈, 후성유전체, 대사체)를 통합하여 폐 및 호흡기 질환(예: 천식 및 COPD)의 생애 초기 및 생애주기 기원을 밝히는 것입니다.
연구실에는 폐 질환 분야에 대한 많은 예비 데이터와 출판물이 있으므로 Kachroo 박사의 현재 초점은 기계 학습, 네트워크 분석 및 인과 추론을 사용하여 폐 기능 저하를 예측하는 바이오마커 및 기계적 경로, 질병 발현의 이질성을 식별하고 정밀한 치료 전략을 알리는 분석 프레임워크를 개발하는 것입니다. 연구실이 성장함에 따라 Kachroo 박사는 복합상병 프레임워크, 심혈관 질환(CVD) 및 심부전, 대사 장애, 여성 건강, 연령 관련 및 염증성 건강 결과를 포함한 다른 잠재적인 관심 분야를 탐구하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 주제와 관련된 몇 가지 프로젝트가 진행 중입니다. 그러나 그들은 유아기 단계에 있습니다.
■ 방문연구원 이용 가능 플랫폼
방문 학생/포닥 연구원은 연구실의 계산 리소스, 다중 오믹스/생물정보학 워크플로 교육, 디지털 건강 분석 멘토링, Rutgers 및 i3D의 다양한 연구실 구성원 및 광범위한 학제간 팀(임상, 정보학, 면역학)과 교류할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.
3. 인프라 및 이용 가능한 기술/장비
- 풍부한 'omics'(전체 게놈, DNA 메틸화 배열, 대사체학) 및 종단적 폐 기능/호흡기 표현형 분석을 갖춘 대규모 코호트 및 임상 시험 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다.
- 고차원 데이터 처리를 위한 생물정보학 및 컴퓨터 인프라: 예: 메틸화 배열 QC/정규화, 대사체 프로파일링, 전사체 분석, 네트워크 모델링.
- 기계 학습 및 예측 모델링 파이프라인: 건강 정보학 애플리케이션, 전자 건강 기록(EHR)의 표현형 분석 및 디지털 건강 플랫폼. (예: 통합 멀티오믹스 + EHR)
- 데이터 집약적 분석을 위해 Rutgers 기관 리소스를 통해 고성능 컴퓨팅(HPC) CPU 및 GPU에 액세스합니다.
- 협업 인프라: i3D(Institute for Infectious & Inflammatory Diseases) 멤버십으로 학제 간 시너지(생물정보학, 면역학, 임상 연구)가 가능합니다.
- 연구실에는 Bayonne 256GB 노드 2개에 대한 전용 액세스 권한이 있습니다.
4. 주요실적/대표저서
■ 강조하고 싶은 지속적인 보조금은 다음과 같습니다.
NIH/NHLBI(수상 번호 K99/R00HL159234) Kachroo(PI). 2022년 4월 1일~2027년 6월 30일
천식 환자의 폐 기능에 대한 메틸체학 및 대사체 결정인자
Rutgers Health Pilot Grant(생의학 정보학 및 건강 인공 지능 센터(BMIHAI) Kachroo(PI) 2025년 8월 1일~2026년 7월 31일)
인공지능 도구를 활용한 정밀의학 기반 심부전 심층 표현형 분석
■ 대표저서
Rutgers와 함께 연구
1. Kachroo P, Shutta KH, Maiorino E, Moll M, Hecker J, Carey V, McGeachie MJ, Litonjua AA, Celedón JC; National Heart, Lung, and Blood Institute Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) Consortium; Weiss ST, DeMeo DL. DNA-methylation markers associated with lung function at birth and childhood reveal early life programming of inflammatory pathways. bioRxiv [Preprint]. 2025 May 14:2025.05.12.653131. doi: 10.1101/2025.05.12.653131. PMID: 40462996; PMCID: PMC12132251.
2. Mendez KM, Kachroo P, Prince N, Huang M, Cote M, Chu SH, Chen Y, Sharma R, Hecker J, Chen L, Gerszten R, Clish C, Avila L, Celedón JC, Wheelock CE, Weiss ST, McGeachie M, Broadhurst DI, Kelly RS, Reinke SN, Lasky-Su JA. Exploring the Varied Clinical Presentation of Pediatric Asthma through the Metabolome. Am J Respir Crit Care Med. 2025 Feb 18. doi: 10.1164/rccm.202407-1382OC. Epub ahead of print. PMID: 39965055.
3. Recto K*, Kachroo P*, Huan T, Van Den Berg D, Lee GY, Bui H, Lee DH, Gereige J, Yao C, Hwang SJ, Joehanes R, Weiss ST; NHLBI Trans-Omics in Precision Medicine (TOPMed) Consortium; O'Connor GT, Levy D, DeMeo DL. Epigenome-wide DNA methylation association study of circulating IgE levels identifies novel targets for asthma. EBioMedicine. 2023 Sep;95:104758. doi: 10.1016/j.ebiom.2023.104758. Epub 2023 Aug 18. PMID: 37598461; PMCID: PMC10462855.
4. Kachroo P, Stewart ID, Kelly RS, Stav M, Mendez K, Dahlin A, Soeteman DI, Chu SH, Huang M, Cote M, Knilhtilä HM, Lee-Sarwar K, McGeachie M, Wang A, Wu AC, Virkud Y, Zhang P, Wareham NJ, Karlson EW, Wheelock CE, Clish C, Weiss ST, Langenberg C, Lasky-Su JA. Metabolomic profiling reveals extensive adrenal suppression due to inhaled corticosteroid therapy in asthma. Nat Med. 2022 Mar 21. doi: 10.1038/s41591-022-01714-5 PMCID: PMC9350737
*는 공유된 첫 번째 저자를 나타냅니다.
내 참고문헌에 출판된 작품의 전체 목록:
5. 연구팀 방문에 대한 기대와 목표
■ 선호하는 방문 기간 및 시기
선호하는 방문 기간: 1~2년(프로젝트 범위에 따라 융통성 있음)
이상적으로 시작: 모든 학기(봄 또는 가을 시작)이지만 Rutgers 학업 일정에 맞춰 진행하는 것이 가장 좋습니다(예: 1월 초 또는 9월 초)
방문 연구원이 진행 중인 다중 오믹스/디지털 건강 분석 작업에 기여할 수 있는 데이터 분석 단계 또는 통합 프로젝트에 맞춰 조정하는 시기는 다시 다른 실행 계획과 학생이 시작할 수 있는 시기에 따라 달라집니다.
■ 방문연구원 희망 배경 및 연구계획
배경: 생물정보학, 건강정보학, 데이터과학, 기계학습, 생물통계학, 역학 또는 관련 분야 교육을 받은 박사 과정 학생 또는 박사후 연구원
기술: 대규모 건강 데이터 분석, 기계 학습, 다중 오믹스 통합, R/Python 프로그래밍, 통계 모델링에 대한 경험(또는 강한 관심) 호흡기, 노화, CVD, 염증 또는 디지털 건강 영역에 대한 관심은 플러스입니다.
연구 계획: 방문 연구원은 명확한 목표, 결과물(예: 원고 초안, 학회 초록, 공동 저자) 및 타임라인을 포함하여 연구실의 강조 사항(예: EHR의 디지털 건강 표현형 파생, 폐 질환 궤적에 대한 다중 오믹스 바이오마커 발견, 호흡기 결과의 기계 학습 예측)에 맞춰 집중적인 단기 프로젝트를 제안해야 합니다.
■ Commitment
연구실에 참여하고, 연구실 회의에 참여하고, 학부/대학원 연수생 공동 멘토링하고, 중간 및 최종 세션에서 진행 상황을 발표하려는 의지입니다.
■ 협력분야
공동 분석: 분석 파이프라인(예: 디지털 헬스 + 오믹스) 공동 개발, EHR/오믹스 데이터 세트에 머신러닝 모델 공동 적용.
출판물의 제1저자/공동저자: 방문 연구자는 프로젝트에서 발생하는 하나 이상의 동료 검토 논문을 제1저자 또는 공동저자로 연구 논문을 작성하도록 권장됩니다.
학제 간 통합: Rutgers 심장학과와의 협력, 더 넓은 i3D 커뮤니티(면역/염증 질환, 디지털 건강, 임상 정보학)와 협력하고 잠재적으로 폐 질환의 유전자/환경 상호 작용 또는 디지털 건강 모니터링으로 확장할 수 있는 기회입니다.
지식 이전: 방문 연구원은 연구실에서 세미나 또는 워크숍을 주최하고 Rutgers 팀과 방법/교육을 공유하여 상호 이익과 네트워크 구축을 가능하게 할 수 있습니다.