1. 호스트 연구원(PI) 및 연구실 개요
■ 기관/소속부서
Rutgers Robert Wood Johnson 의과대학(RWJMS) 의과대학 심혈관 질환 및 고혈압 부서.
Rutgers 보건, 보건 정책 및 노화 연구 연구소.
■ 연구실 이름
아메드 연구소
■ 연구책임자(PI) 정보
지샨 아메드
의학부 조교수 – 테뉴어 트랙
112 Paterson Street, 뉴브런즈윅, NJ, 08901
연구실 웹사이트 또는 관련 링크
2. 연구분야 및 전문성
■ 핵심 연구분야
인공지능, 기계학습, 다중오믹스, 심혈관질환, 정밀의학
■ 연구목표 및 비전
우리는 중개 연구 및 정밀 의학을 지원하기 위해 인공 지능(AI), 기계 학습(ML), 생물 정보학 및 생물 의학 정보학 애플리케이션 구현을 지향하는 고도로 협력적이고 생산적인 과학 실험실입니다. 보다 구체적으로, 우리는 다중 모드/오믹스, 임상, 사회 인구통계학, 행동 데이터를 사용하여 새로운 바이오마커를 발견하고 복잡하고 알려진 희귀 질병을 예측하기 위한 혁신적인 AI/ML 접근 방식을 구현합니다.
프로그램 관련 연구 분야: 디지털 헬스 데이터 분석 및 응용.
■ 주요실적/대표저서
선정된 10편의 논문은 PI가 피어 리뷰한 간행물(2020~2025)이며, 해당 첫 번째/마지막 저자입니다.
- 아메드 Z.(2025). 유전자 발현 패턴 분석을 위한 AI/ML 적용. 분자생물학 방법(Clifton, N.J.), 2880, 319-330. https://doi.org/10.1007/978-1-0716-4276-4_16
- Singh, K., Usman, S., Zeeshan, S., Yanamala, N., Bhise, V., Nichols, M., Bokhari, S., Sengupta, P., & Ahmed, Z. (2025). Bioinformatics and AI/ML approaches using multi-omics data to accelerate diagnosis and delivery of precision care for patients with rare diseases. Methods in Cell Biology (MCB): 2D and 3D Cellular Screening Models and AI Guided Analysis, vol 204. Editors: Oliver Kepp and Guido Kroemer. Academic Press. (Elsevier). https://doi.org/10.1016/bs.mcb.2025.03.018
- DeGroat, W., Abdelhalim, H., Peker, E., Sheth, N., Narayanan, R., Zeeshan, S., Liang, B. T., & Ahmed, Z. (2024). 심혈관 질환 환자의 다중 오믹스 프로파일을 사용하여 새로운 바이오마커를 발견하고 질병을 예측하기 위한 다중 모드 AI/ML입니다. 과학 보고서, 14(1), 26503. https://doi.org/10.1038/s41598-024-78553-6
- Narayanan, R., DeGroat, W., Mendhe, D., Abdelhalim, H., & Ahmed, Z. (2024). IntelliGenes: 바이오마커 발견 및 예측 의학을 위한 대화형 및 사용자 친화적인 다중 모드 AI/ML 애플리케이션입니다. 생물학 방법 및 프로토콜, 9(1), bpae040. https://doi.org/10.1093/biomethods/bpae040
- DeGroat, W., Abdelhalim, H., Patel, K., Mendhe, D., Zeeshan, S., & Ahmed, Z. (2024). 정밀 의학을 위한 새로운 기계 학습 기술 결합을 사용하여 관련 바이오마커를 발견하고 심혈관 질환을 높은 정확도로 예측합니다. 과학 보고서, 14(1), 1. https://doi.org/10.1038/s41598-023-50600-8
- Mhatre, I., Abdelhalim, H., Degroat, W., Ashok, S., Liang, B. T., & Ahmed, Z. (2023). 심부전 및 기타 심혈관 질환과 관련된 영향력 있는 유전자의 기능적 돌연변이, 스플라이스, 분포 및 발산 분석. 과학 보고서, 13(1), 16769. https://doi.org/10.1038/s41598-023-44127-1
- DeGroat, W., Mendhe, D., Bhusari, A., Abdelhalim, H., Zeeshan, S., & Ahmed, Z.(2023). IntelliGenes: 다중 게놈 프로필을 사용한 바이오마커 발견 및 예측 분석을 위한 새로운 기계 학습 파이프라인입니다. 생물정보학(영국 옥스퍼드), 39(12), btad755. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad755
- Vadapalli, S., Abdelhalim, H., Zeeshan, S., & Ahmed, Z. (2022). 맞춤형 의학을 위해 유전자 발현 및 변이 데이터를 활용하는 인공지능 및 기계학습 접근법. 생물정보학 브리핑, 23(5), bbac191. https://doi.org/10.1093/bib/bbac191
- Ahmed, Z., Zeeshan, S., & Liang, B. T. (2021). 고위험 심부전 환자에서 관련 표현형을 갖는 CVD 유전자를 조사하기 위한 RNA-seq 기반 발현 및 농축 분석. 인간 유전체학, 15(1), 67. https://doi.org/10.1186/s40246-021-00367-8
- Ahmed, Z., Renart, E. G., Zeeshan, S., & Dong, X. (2021). GVViZ를 통해 임상 유전체학 및 정밀 의학 발전: 가변 유전자 질병 주석, 시각화 및 발현 분석을 위한 FAIR 생물정보학 플랫폼. 인간 유전체학, 15(1), 37. https://doi.org/10.1186/s40246-021-00336-1
3. 인프라 및 이용 가능한 기술/장비
■ 연구실에서 사용할 수 있는 주요 기술, 도구 또는 플랫폼에 대한 설명
위치: Ahmed 연구실은 주로 컴퓨터 작업을 수행하며 뉴저지 뉴 브런즈윅의 Rutgers Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research(IFH)와 같은 세계적 수준의 기관에 위치하고 있습니다. 학생들의 연구개발 활동을 지원할 수 있는 충분한 공간을 갖추고 있습니다. IFH의 위치는 로버트 우드 존슨(RWJ) 의과대학의 학술 건물, 주요 RJW 병원 및 기타 여러 Rutgers 캠퍼스와 가깝기 때문에 이상적입니다.
멘토링: 연구실은 매우 생산적이었습니다. PI는 지난 4년 동안 대학원생, 학부생, 의과대학 및 치과대학 학생, 박사후 연구원, 연구 보조원 및 동료, 임상 및 연구실 직원을 포함하여 50명 이상의 학생을 멘토링했습니다. 일부 성공 사례를 강조하면서 이 연구실의 대부분의 학생들은 영향력 있는 동료 검토 저널 기사를 출판할 수 있었습니다. 기관, 국내 및 국제 회의에서 발표되었습니다. Rutgers의 Excellence in Research Award 2024(Ishani Mhatre)를 포함하여 많은 후보와 상을 받았습니다. 2023년 제19회 연례 학부 연구 심포지엄에서 최우수 논문상(Habiba Abdelhalim); 2020년 생명과학 연구의 날 최우수 포스터상(Khalid Muhamed); ACM-BCB NSF 여행 상(Samuel Asamoah)은 생물정보학, 전산 생물학 및 건강 정보학에 관한 제10차 ACM 컨퍼런스에서 수상했습니다.
모든 학생들과 PI의 노력으로 이 연구실은 지난 4년 동안 높은 평가를 받는 과학 저널, 회의록, 서적에 게재된 원고를 포함하여 50개 이상의 동료 검토 논문을 출판했습니다. 이 모든 기사는 주로 연구실에서 나온 것이며 PI가 교신저자였습니다.
컴퓨팅 환경: 연구실에서는 Rutgers OARC(Office of Advanced Research Computing), OIT(Office of Information Technology) 및 IFH에서 지원하는 주요 고성능 컴퓨팅(HPC), 보안 및 표준 환경에 액세스할 수 있습니다. 이러한 환경은 생물정보학, 생물의학 정보학, 통계, AI/ML 접근 방식 기반 데이터 분석에 필요한 도구와 기술을 제공합니다. 또한 연구실에는 연구 개발 활동을 지원하기 위한 전용 HPC 환경과 컴퓨터(노트북 및 데스크탑)가 있습니다.
4. 연구진 방문에 대한 기대와 목표
■ 선호하는 방문 기간 및 시기
Flexible
■ 방문연구원 희망 배경 및 연구계획
연구자는 인공 지능, 기계 학습, 생물정보학, 다중 오믹스, 유전체학, 심혈관 및 기타 질병, 정밀 의학 분야의 연구 개발에 관심과 동기를 부여받아야 합니다. 연구자는 출판물을 읽고 쓰고, 연구실 회의에 참여 및 발표하고, 소프트웨어/코드를 프로그래밍하고, 새로운 기술을 배워야 합니다. 또한, 그들은 좋은 직업 윤리를 따르고 연구실에서 존경받는 환경을 유지해야 하며 동료들로부터 기꺼이 배우고 도와야 합니다.
■ 협력분야 : 공동실험, 논문공동저작 등
연구, 개발, 보조금 및 출판물(공저)