Kwonmoo Lee

Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School

'이연구소'은 건강과 질병에서 동적인 세포 행동과 분자 상태가 어떻게 표현형 이질성을 유발하는지 밝히기 위해 살아있는 세포 이미징 및 멀티오믹스를 위한 AI 플랫폼을 개발했습니다. 또한 해상도 살아있는 세포 현미경, 단세포/공간 전사체학, 머신러닝 모델을 통합하여 다양한 연구를 펼치고 있습니다. A. R. M. A. Basher, C. Hallinan, and K. Lee, Heterogeneity-Preserving Discriminative Feature Selection for Disease-Specific Subtype Discovery. Nature Communications, 16, 3593, 2025. T. Song, L. Clemente, X. Pan, J. Jang, M.

중점 분야: 유전자 및 세포 치료제

'이연구소'은 건강과 질병에서 동적인 세포 행동과 분자 상태가 어떻게 표현형 이질성을 유발하는지 밝히기 위해 살아있는 세포 이미징 및 멀티오믹스를 위한 AI 플랫폼을 개발했습니다. 또한 해상도 살아있는 세포 현미경, 단세포/공간 전사체학, 머신러닝 모델을 통합하여 다양한 연구를 펼치고 있습니다.

1. 호스트 연구원(PI) 및 연구실 개요

■ 기관/소속부서

하버드 의과대학 보스턴 아동병원 혈관 생물학 프로그램

■ 연구실 이름

이연구소

■ 연구책임자(PI) 정보

이권무 박사

하버드 의과대학 조교수

혈관생물학 프로그램 수석연구원,

보스턴 아동병원

300 Longwood Avenue, Boston, MA 02115

이메일 주소: kwonmoo.lee@childrens.harvard.edu

연구실 웹사이트 또는 관련 링크: https://labs.childrenshospital.org/kwonmoo-lee

2. 연구분야 및 전문성

■ 핵심연구분야 (3~5개 키워드)

AI/기계 학습, 생체 세포 이미징, 세포 형태역학, 단일 세포 및 공간 전사체학, 암 및 줄기 세포 생물학

■ 연구목표 및 비전

Lee Lab은 동적 세포 행동과 분자 상태가 어떻게 건강과 질병의 표현형 이질성을 유발하는지 밝히기 위해 실시간 세포 이미징 및 다중 오믹스용 AI 플랫폼을 개발했습니다. 고해상도 생세포 현미경, 단일 세포/공간 전사체학 및 기계 학습 모델을 통합하여 다음을 목표로 합니다.

• 암 및 줄기세포 분화와 관련하여 이전에는 볼 수 없었던 하위 세포 및 세포 표현형을 발견합니다.

• 정교한 질병 분류 및 치료 표적화를 위해 동적 영상 시그니처를 유전자 발현 프로그램에 연결합니다.

• 확장 가능한 AI 파이프라인을 통해 처리량이 높은 표현형 스크리닝 및 정밀 진단을 지원합니다.

■ 프로그램 관련 연구 분야

AI 기반 영상 분석, 단일 세포 분석, Live-cell 표현형 분석

■ 주요실적/대표저서(최근 3~5년간)

A. R. M. A. Basher, C. Hallinan, and K. Lee, Heterogeneity-Preserving Discriminative Feature Selection for Disease-Specific Subtype Discovery. Nature Communications, 16, 3593, 2025.

T. Song, L. Clemente, X. Pan, J. Zhang, M. Santillana*, K. Lee*, 미국 카운티 수준의 COVID-19 동향에 대한 세분화된 예측, npj Digital Medicine, 8, 204, 2025. *공동교신저자.

C. Wang, H. J. Choi, L. Woodbury, K. Lee, Interpretable Fine-Grained Phenotypes of Subcellular Dynamics via Unsupervised Deep Learning, Advanced Science, 2403547, 2024.

J. Zhang, K. Lee*, T. K. Kim*. 기계적 및 주기 일관성 손실에 의한 라이브 셀의 감독되지 않은 윤곽 추적, 컴퓨터 비전 및 패턴 인식(CVPR)에 관한 IEEE/CVF 컨퍼런스. 캐나다 밴쿠버, pp. 227-236, 2023. *공동교신저자.

J. Jang, C. Wang, X. Zhang, H. Choi, B. Lin, Y. Yu, C. Whittle, M. Ryan, Y. Chen, K. Lee, A Deep Learning-based Segmentation Pipeline for Profiling Cellular Morphodynamics from Multiple Types of Live Cell Microscopy, Cell Reports Methods, 1, 100105, 2021.

3. 인프라 및 이용 가능한 기술/장비

■ 연구실에서 사용할 수 있는 주요 기술, 도구 또는 플랫폼에 대한 설명

Lee Lab은 실험 생물학과 컴퓨터 생물학의 교차점에서 운영됩니다. 실습에는 다음과 같은 리소스가 갖추어져 있습니다.

- 이미징: 장기간의 살아있는 세포 이미징을 위한 자동화된 환경 제어 기능을 갖춘 고해상도 현미경

- Omics: 단일 세포 및 공간 전사체학 플랫폼에 대한 액세스

- 계산: 전용 GPU 워크스테이션; 이미지 분석, 공간 통계 및 기계 학습을 위한 고급 계산 파이프라인; Harvard Medical School과 Boston Children's Research Computing을 통해 고성능 컴퓨팅에 접근

■ Mentoring

이 박사는 컴퓨터 생물학, 컴퓨터 과학, 생물의학 공학, 생물학 및 물리학 분야의 수많은 학생과 박사후 연구원을 교육했습니다. 연수생은 영향력이 큰 저널에 정기적으로 출판하고, 주요 생물정보학 및 세포 생물학 회의에 참석하며 성공적인 전환을 하고 있습니다.

연락처

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논문

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Heterogeneity-preserving discriminative feature selection for disease-specific subtype discovery

Nature communications, 2025 | https://doi.org/10.1038/s41467-025-58718-1

M A Basher AR, Hallinan C, Lee K

게재처 지표 23.3
Fine-grained forecasting of COVID-19 trends at the county level in the United States

NPJ digital medicine, 2025 | https://doi.org/10.1038/s41746-025-01606-1

Song TH, Clemente L, Pan X, Jang J, Santillana M, Lee K

게재처 지표 28.3
Diffraction-informed deep learning for molecular-specific holograms of breast cancer cells

APL bioengineering, 2025 | https://doi.org/10.1063/5.0246495

Song TH, Cao M, Min J, Im H, Lee H, Lee K

게재처 지표 12.2
Interpretable Fine-Grained Phenotypes of Subcellular Dynamics via Unsupervised Deep Learning

Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany), 2024 | https://doi.org/10.1002/advs.202403547

Wang C, Choi HJ, Woodbury L, Lee K

게재처 지표 13.2
Deep cross-modal feature learning applied to predict acutely decompensated heart failure using in-home collected electrocardiography and transthoracic bioimpedance

Artificial intelligence in medicine, 2023 | https://doi.org/10.1016/j.artmed.2023.102548

Pan X, Wang C, Yu Y, Reljin N, McManus DD, Darling CE, Chon KH, Mendelson Y

게재처 지표 19.8
Deconvolution of subcellular protrusion heterogeneity and the underlying actin regulator dynamics from live cell imaging

Nature communications, 2018 | https://doi.org/10.1038/s41467-018-04030-0

Wang C, Choi HJ, Kim SJ, Desai A, Lee N, Kim D, Bae Y, Lee K

게재처 지표 23.3
Functional hierarchy of redundant actin assembly factors revealed by fine-grained registration of intrinsic image fluctuations

Cell systems, 2015 | https://doi.org/10.1016/j.cels.2015.07.001

Lee K, Elliott HL, Oak Y, Zee CT, Groisman A, Tytell JD, Danuser G

게재처 지표 20.2
Self-assembly of filopodia-like structures on supported lipid bilayers

Science (New York, N.Y.), 2010 | https://doi.org/10.1126/science.1191710

Lee K, Gallop JL, Rambani K, Kirschner MW

게재처 지표 31.6

갱신 2026-08-22 · 출처 ORCID · PubMed