'비트트레미유 연구소'은 단백질체학, 대사체학, 인공지능 기반 생물정보학에 중점을 둔 계산 질량 분석 분야를 연구하고 있습니다. 우리 연구소의 장기 비전은 질량 분석 데이터가 생의학 및 생명과학 연구에서 어떻게 해석되고 사용되는지를 밝히고 변화시키는 것입니다. 또한, 우리는 복잡한 생물학적 샘플에서 현재 식별 가능한 것의 경계를 허물 수 있는 혁신적인 계산 방법을 개발하는 데 주력하고 있습니다.
1. 호스트 연구원(PI) 및 연구실 개요
■ 기관 및 학과
앤트워프대학교 컴퓨터공학과
■ 연구실 이름
비트트레미유 연구소
■ 수석연구원(PI)
바우트 비트트레미외
조교수 연구교수
조교수 연구교수
이메일 주소: wout.bittremieux@uantwerpen.be
Lab Website: https://bittremieux.be/
2. 연구분야 및 전문성
■ 핵심연구키워드
전산질량분석법, 단백질체학, 대사체학, 생물정보학
■ 연구비전 및 목표
우리는 단백질체학, 대사체학, AI 기반 생물정보학에 중점을 두고 있는 전산 질량 분석 분야의 세계 최고의 전문가입니다. 우리 연구실의 장기적인 비전은 생물 의학 및 생명 과학 연구에서 질량 분석 데이터가 해석되고 사용되는 방식을 변화시키는 것입니다. 우리는 복잡한 생물학적 시료에서 현재 식별할 수 있는 것의 경계를 넓히는 혁신적인 계산 방법을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 우리 연구의 주요 영역은 다음과 같습니다:
- 숨겨진 단백질체 발견: 우리는 기존 데이터베이스를 뛰어넘는 펩타이드와 단백질을 식별하는 최첨단 기술의 새로운 시퀀싱 및 스펙트럼 해석 도구를 개발하여 면역펩티도믹스, 미생물군집 다양성 및 질병 생물학에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다.
- 대사산물 및 천연물 발견 발전: 우리 연구실에서는 알려지지 않은 대사물 및 천연물에 주석을 달고 분류하기 위한 컴퓨팅 파이프라인을 구축하여 약물 발견, 환경 모니터링 및 생화학적 경로 분석에 대한 응용 프로그램을 지원합니다.
- 식품의 분자 구성 해독: 우리는 대규모 참조 데이터 세트와 기계 학습을 사용하여 전 세계 식단의 화학적 다양성을 특성화하고 식품 구성을 건강 결과와 연결하는 식품학 분야의 선구자입니다.
- 오믹스를 위한 투명하고 확장 가능한 AI 구축: 우리는 성능이 좋을 뿐만 아니라 의사 결정에 대한 통찰력을 제공하여 연구자에게 오믹스 데이터 분석을 위한 신뢰할 수 있는 도구를 제공하는 해석 가능하고 강력하며 확장 가능한 AI 모델을 강조합니다.
이러한 노력은 새로운 과학적 가능성을 열고 건강, 영양, 환경 전반에 걸쳐 데이터 기반 발견을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
■ 주요 성과 및 주요 출판물
- Yilmaz, M. et al. Sequence-to-sequence translation from mass spectra to peptides with a transformer model. Nature Communications 15, 6427 (2024). Adams, C. et al.
- Fragment Ion Intensity Prediction Improves the Identification Rate of Non-Tryptic Peptides in TimsTOF. Nature Communications 15, 3956 (2024).
- Bittremieux, W. et al. Open Access Repository-Scale Propagated Nearest Neighbor Suspect Spectral Library For Untargeted Metabolomics. Nature Communications 14, 8488 (2023).
- Gauglitz, J. M. et al. Enhancing Untargeted Metabolomics Using Metadata-Based Source Annotation. Nature Biotechnology 40, 1774–1779 (2022).
- Bittremieux, W., May, D. H., Bilmes, J. & Noble, W. S. A Learned Embedding For Efficient Joint Analysis of Millions of Mass Spectra. Nature Methods 19, 675–678 (2022).
3. 인프라 및 이용 가능한 기술/장비
생물정보학 파이프라인과 고성능 컴퓨팅
4. 연구진 방문에 대한 기대와 목표
■ 방문연구원 희망 시작일 및 기간
Flexible
■ 객원연구원의 우대 배경 및 전문성
우리는 생물정보학에 대한 탄탄한 배경 지식을 갖추고 이상적으로는 딥 러닝 및 오믹스 데이터 적용 경험이 있는 객원 연구원을 찾고 있습니다. 질량 분석 기반 단백질체학 또는 대사체학에 대한 지식이 있으면 도움이 되지만 필수는 아닙니다. 이상적인 지원자는 대규모 데이터세트를 편안하게 다룰 수 있어야 하고, 탄탄한 Python 프로그래밍 기술을 보유해야 하며, 생물학적 데이터 해석을 위한 혁신적인 AI 기반 도구 개발에 적극적으로 기여해야 합니다.
■ 방문연구원의 잠재적 협력 주제 또는 역할
방문 연구원은 다음과 같은 기회를 갖게 됩니다: 고급 AI 및 생물정보학 접근 방식을 사용한 새로운 펩타이드 서열 분석 및 소분자 식별을 포함하여 질량 분석 데이터를 통한 분자 발견에서 진행 중인 프로젝트에 기여합니다. - 단백질체학 및 대사체학에서 AI 모델의 해석 가능성 및 벤치마킹을 향상하거나 외부 데이터 세트 및 계산 방법을 대규모 식품학 데이터베이스에 통합하는 등 새로운 공동 연구를 공동 주도합니다. - 영향력이 큰 출판물에 협력하고 더 넓은 과학 커뮤니티에 서비스를 제공하는 오픈 소스 소프트웨어 도구 개발에 적극적으로 기여합니다. 우리는 기존 연구 라인에 대한 집중적인 기여와 우리의 전문 지식을 보완하고 확장하는 새로운 아이디어의 개발을 모두 환영합니다.
5. 상세정보
Dr. Wout Bittremieux 교수는 앤트워프 대학교 Adrem 데이터 연구소의 연구 조교수입니다. 그의 연구는 질량 분석 기반 단백질체학 및 대사체학 데이터 분석을 위한 알고리즘 솔루션과 기계 학습 방법을 개발함으로써 근본적인 생물학적 문제를 해결하기 위해 고급 컴퓨터 기술을 사용합니다. 그는 수억 개의 질량 스펙트럼에서 얻은 새로운 생물학적 통찰력을 활용하기 위한 몇 가지 혁신적인 도구를 개발했습니다. 그의 작업은 생물정보학, 기계 학습 및 질량 분석법의 교차점에 이상적으로 위치합니다.
2020년에 Bittremieux 박사는 미국 질량분석학회로부터 권위 있는 박사후 경력 개발 상을 받았으며, 2021년에는 '단백질체학과 대사체학의 미래에 대한 놀라운 독창성과 약속'을 입증한 공로로 Journal of Proteome Research에서 "단백질체학과 대사체학의 떠오르는 스타"로 선정되었습니다. 인간 프로테옴 조직(Human Proteome Organization)의 경력 연구원 원고 대회에서 그는 2023년에 유럽 프로테오믹스 협회(European Proteomics Association)로부터 질량 분석법을 위한 생물정보학 상(Bioinformatics for Mass Spectrometry Award)과 대사물질 젊은 연구자 상(Metabolites Young Investigator Award)을 받았으며, 2025년에는 주니어 연구 기생충 상(Junior Research Parasite Award)을 받았습니다.
Bittremieux 박사는 전산 질량 분석 커뮤니티에 열렬한 공헌자입니다. 그는 국제적으로 인정받는 과학 저널에 폭넓게 논문을 발표했으며, 유럽 질량 분석 커뮤니티(EuBIC-MS)의 정회원이며, 국제 전산 생물학 협회(ISCB)의 CompMS 관심 그룹을 이끌고 있습니다. 또한 그는 PSI(Proteomics Standards Initiative)에서 정의한 질량 분석 데이터 표준 개발에 기여했으며 GNPS(Global Natural Products Social Molecular Networking) 플랫폼의 적극적인 개발자입니다. 이를 통해 그의 도구는 전 세계적으로 수만 명의 월간 사용자에게 도달합니다.
