[Lab Story] 아주대학교 우현구 교수님 편

 

안녕하세요, 인코블로그 구독자 여러분!

최근 인공지능(AI)은 단순한 기술을 넘어, 연구와 산업의 흐름을 빠르게 바꾸고 있습니다.
특히 의료 분야에서는 AI를 이용하여 기존에는 접근하기 어려웠던 문제들에 새로운 가능성을 제시하고 있는데요.

아주대학교 의과대학 우현구 교수님께서는 AI를 활용하여 암과 같은 복잡 질환의 메커니즘을 분석하고 실제 치료 전략으로 연결하는 연구를 이어가고 계십니다.

하지만 교수님의 이야기는 단순히 ‘AI를 활용한 연구’에만 머물지 않습니다. 빠르게 변화하는 시대 속에서 연구자는 어떤 역할을 해야 하는지, 그리고 앞으로의 인재는 어떤 역량을 갖춰야 하는지, 교육에 대한 고민도 함께 이어가고 계신데요.

 

“중요한 것은 이 길이 맞는가 보다, 지금 내가 이 연구를 즐기고 있는가입니다.”

끊임없이 새로운 질문을 던지며,
변화 속에서 연구와 교육의 방향을 고민하고 있는 우현구 교수님의 이야기를 함께 들어보겠습니다! 

 

 

Introducing the Professor

Q. 안녕하세요 교수님. 간단한 자기소개와 현재 연구하고 계신 분야 소개 부탁드립니다.

 

안녕하세요, 먼저 제 소개를 할 수 있는 자리를 마련해 주셔서 감사합니다.
저는 아주대학교 의과대학에서 유전체의학 및 의료 인공지능을 연구하고 있는 우현구입니다.
저는 의사과학자로서 암을 비롯한 복잡 질환의 생물학적 메커니즘을 이해하고, 이를 기반으로 인공지능을 활용한 정밀의학 및 신약개발 플랫폼을 구축하는 연구를 수행하고 있습니다.
특히 최근에는 멀티오믹스 데이터, 병리 이미지, 임상 데이터를 통합하는 AI 기반 분석 기술과 이를 실제 치료 전략으로 연결하는 신약개발을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다.

 

 

아주대학교 우현구 교수님

 

 

Q. 기존 의학·생명공학 연구와 비교했을 때, 의료 인공지능 분야의 가장 큰 매력은 무엇이라고 생각하시나요?

인공지능은 단순한 기술 발전을 넘어, 연구를 바라보는 방식 자체를 바꾸고 있다고 생각합니다.

연구 과정에서 구현 단계는 많은 시간과 기술이 필요한 부분인데, 최근에는 AI가 이 과정의 상당 부분을 보조하게 되면서 연구자는 보다 본질적인 영역인 문제 정의와 연구 설계에 집중할 수 있게 되었습니다.

특히 이전에는 접근하기 어려웠던 연구 영역을 확장하고, 서로 다른 분야를 통합하며 새로운 질문과 답을 만들어낼 수 있다는 점이 큰 매력입니다.

 

 

Q. 연구를 해오시면서 "이 길이 맞다"라고 느꼈던 순간이 있으실까요?

아주대학교 의학관 & 우현구 교수님

 

연구를 하다 보면 누구나 스스로에게 “이 길이 맞는가”라는 질문을 던지게 되는 것 같습니다. 하지만 시간이 지날수록 중요한 것은 확신보다도 “지금 이 연구를 즐기고 있는가”라는 점이라고 느끼게 되었습니다.

연구는 긴 시간 동안 수많은 실패와 시행착오를 반복하는 과정입니다. 저 역시 많은 고민과 좌절을 경험했습니다. 다만 새로운 것을 배우고, 해보지 않은 일에 도전하는 과정 자체가 저에게는 큰 동기였던 것 같습니다.

최근 의료 인공지능 분야는 매우 빠르게 변화하고 있습니다. 변화의 속도가 빠른 만큼 부담도 크지만, 동시에 새로운 지식을 계속 탐구할 수 있다는 점이 연구를 지속하게 만드는 원동력이라고 생각합니다.

 

 

Introducing the Lab

Q. 교수님 연구실은 Dry Lab과 Wet Lab을 함께 운영하고 계신 점이 인상적인데요. 이러한 구조를 선택하신 이유가 있으신가요?

Dry Lab과 Wet Lab

 

국내에서는 Dry Lab과 Wet Lab을 동시에 운영하는 경우가 아직 많지 않은 것 같습니다. 실제로 두 영역을 함께 운영하다가도 현실적인 어려움 때문에 한쪽으로 집중하는 경우를 종종 보게 됩니다.

다만 최근에는 Dry와 Wet을 명확히 구분하는 것 자체가 점점 의미가 줄어들고 있다고 생각합니다. 과거에는 실험 중심 연구자와 데이터 분석 중심 연구자의 역할이 분리되어 있었다면, 지금은 실험 연구자들도 직접 데이터를 분석하고 해석하는 경우가 많아지고 있습니다. 특히 최근에는 ‘바이브 코딩(vibe coding)’과 같은 기술 발전으로 코딩에 대한 진입 장벽도 많이 낮아졌습니다.

이제는 자신의 실험 데이터를 직접 분석하고 연구 설계에 반영하는 흐름이 점점 일반화되고 있으며, 이러한 변화 속에서 저희 연구실도 두 영역을 함께 운영하게 되었습니다.

 

 

Q. 그렇다면 실제 연구실은 어떤 방식으로 운영되고 있나요?

현실적으로 모든 구성원이 두 영역을 완벽하게 수행하도록 만드는 것은 쉽지 않은 일입니다. 실제로 많은 학생들이 분석 연구를 선호하는 경향이 있고, 반대로 실험 중심 연구를 하던 학생들은 분석을 새롭게 배우는 데 부담을 느끼기도 합니다.

그래서 저희 연구실은 모든 구성원에게 동일한 방향을 강요하기보다는, 각자의 관심과 강점을 존중하는 방향으로 운영하고 있습니다. 대신 랩 미팅과 공동 프로젝트를 통해 Wet Lab 데이터와 Dry Lab 데이터를 지속적으로 공유하고 함께 토의하는 환경을 만들고자 노력하고 있습니다.

이를 통해 Wet Lab 연구자는 데이터 해석 역량을 확장하고, Dry Lab 연구자는 실험 데이터에 대한 이해를 넓혀갈 수 있다고 생각합니다. 궁극적으로는 두 영역을 모두 이해하고 통합적으로 사고할 수 있는 ‘융합형 연구자’를 양성하는 것이 목표입니다.

 

 

Research

Q. 최근 단일세포 유전체 분석이나 multi-omics 기술이 빠르게 발전하고 있는데, 현장에서 체감하시는 가장 큰 변화는 무엇인가요?

쉽게 말하면 데이터의 해상도가 기존보다 크게 증가한 것이지만, 이를 단순한 해상도 향상으로만 보기는 어렵습니다.
실제로는 연구 방식 자체가 바뀌는 수준의 변화가 일어나고 있습니다.

저는 microarray 분석부터 NGS, 그리고 최근 단일세포 기술까지 모두 경험해 왔는데, 기술이 발전할 때마다 데이터의 양뿐 아니라 데이터의 성격과 해석 방식 자체가 달라졌습니다. 

그 결과 새로운 데이터를 분석할 때 기존의 방법론이 크게 도움이 되지 않는 경우도 많았습니다. 특히 단일세포 데이터는 기존 RNA-seq 분석과는 전혀 다른 접근이 필요했고, 초기에는 많은 시행착오를 겪기도 했습니다.

최근에는 다양한 분석 도구와 AI 기술의 발전으로 데이터 처리와 통합이 훨씬 빠르게 이루어지고 있습니다. 다만 새로운 플랫폼은 항상 장점과 한계를 함께 가지기 때문에, 데이터의 특성과 한계를 정확히 이해하고 이에 맞는 분석 전략을 세우는 것이 매우 중요하다고 생각합니다.

앞으로는 데이터 통합과 분석이 더욱 자동화될 것으로 보이며, 이 과정에서 AI가 중요한 역할을 하게 될 것이라고 생각합니다. 중요한 것은 변화의 속도에 맞춰 유연하게 대응하고, 이를 실제 연구와 의료 현장에 연결하는 것이라고 생각합니다.

 

 

Q. 가장 기억에 남는 연구는 무엇인가요?

간암의 발달단계 & 세포 기원에 따른 간암의 발달

(출처: 간담도암 유전체의 이질성 스펙트럼 연구)

 

주로 간암과 담도암의 유전체 연구를 진행해 왔으며, 의과대학 소속인 만큼 임상과 연결된 분석 연구를 많이 수행해 왔습니다.

특히 간암과 담도암의 유전체 프로파일을 비교했던 연구가 기억에 남습니다. 
당시에는 서로 다른 암종을 비교해 새로운 특성을 찾으려는 시도가 많지 않았는데, 저는 두 암이 실제로는 동일한 줄기세포(Stem Cell) 계열에서 분화된 세포라는 연속성에 주목했습니다. 이러한 관점이 암의 특성을 이해하는 중요한 단서가 될 수 있다고 생각했습니다.

이러한 암 연구를 하며 가장 크게 느낀 점은 암이 매우 높은 “이질성(Heterogeneity)”을 가진 질환이라는 사실이었습니다. 환자마다 암의 특성이 모두 다르기 때문에, 결국 환자마다 다른 질환처럼 접근해야 한다는 생각을 갖게 되었습니다.

이러한 암의 이질성을 이해하고 치료 전략으로 연결하기 위해 비교유전체학적 접근(Comparative Genomics)이 매우 중요하다는 확신을 가지게 되었습니다. 당시 연구비는 500만 원 수준으로 매우 적었지만, 해당 연구를 기반으로 다양한 후속 연구와 논문들이 많아졌습니다. 규모는 크지 않았지만, 연구자로서의 개인적인 자부심이 큰 연구 중 하나였습니다.

 

 

About Education

Q. 다양한 인력양성 사업을 진행하고 계신데, 이러한 교육 활동을 시작하게 된 계기가 궁금합니다.

알파고의 등장

(출처: ChatGPT)

 

중요한 계기 중 하나는 알파고의 등장이었습니다. 당시 알파고를 보면서 인공지능이 단순한 기술을 넘어, 데이터 분석이 필요한 거의 모든 연구 분야에서 핵심적인 역할을 하게 될 것이라고 생각하였습니다.

그래서 이러한 변화에 대비하기 위해, AI의 기초 알고리즘을 공부하기 시작했습니다. 다만, 혼자 공부하기보다 같은 관심을 가진 분들과 함께 배우는 것이 더 효과적이라고 판단하여 공개형 교육 프로그램을 개설하게 된 것이 시작이었습니다.

당시 프로그램은 예상보다 훨씬 큰 호응을 얻었고, 대전, 강릉, 부산 등 먼 지역에서도 매주 아주대학교까지 찾아와 강의를 수강하는 분들이 있을 정도로 관심이 높았습니다. 이를 통해 저 역시 많은 것을 배우는 계기가 되었고, 동시에 이 분야에 대한 교육 수요가 매우 크다는 것을 실감하게 되었습니다.

이러한 경험을 바탕으로 이후에는 다양한 정부 지원 인력양성 사업도 운영하게 되었습니다. 
대표적으로 유전체 빅데이터 전문인력양성 사업, 바이오데이터 엔지니어 인력양성 사업, BK21 첨단정밀의학 교육연구단, 의료 인공지능 융합인재양성 사업 등을 수행하였습니다.

 

 

Q. 실제 교육 과정에서 학생들이 가장 어려워하는 부분은 무엇이며, 이를 어떻게 극복하도록 지도하고 계신가요?

우현구 교수님과 Lab실 학생들

 

학생들이 가장 어려워하는 부분은 ‘자기 자신을 정확히 이해하는 것’이라고 생각합니다.
같은 대학원 안에서도 학생마다 관심과 목표가 모두 다르기 때문에, 무엇보다 중요한 것은 자신에게 맞는 방향을 설정하고 그에 맞게 역량을 발전시키는 것입니다.

이 과정에서 중요한 것이 ‘메타인지’, 즉 자신이 무엇을 잘하고 부족한지를 정확히 파악하는 능력입니다. 하지만 많은 학생들이 무엇을 더 공부해야 하는지, 어떤 분야가 자신과 맞는지 판단하는 데 어려움을 느낍니다.

저는 지도교수의 역할이 정답을 주는 것이 아니라, 학생이 스스로 방향을 찾을 수 있도록 도와주는 것이라고 생각합니다. 때로는 부족한 점을 명확히 짚어주고 피드백을 주는 과정도 중요합니다.

또 대학원 과정은 단순히 학위를 취득하는 시간이 아니라, 자신의 가능성을 탐색하고 성장하는 시기라고 생각합니다. 이 시간을 ‘자기 자신에게 투자하는 기간’으로 받아들이는 것이 중요하다고 생각합니다.

 

 

Q. 인실리코젠과 의료 인공지능 인재양성 사업을 함께 진행하고 계신데, 협업을 시작하게 된 계기와 기대하시는 부분이 궁금합니다.

인실리코젠 최남우 대표님 & 아주대 우현구 교수님

 

인실리코젠이라는 회사는 오래전부터 알고 있었습니다. 주변에 알고 지내던 직원들도 있었고, 아주대학교와 지리적으로도 가까운 만큼, 언젠가는 교육이나 연구 측면에서 함께 교류할 수 있으면 좋겠다는 생각도 가지고 있었습니다.

직접적인 인연은 의료 인공지능 사업을 진행하면서 시작되었습니다. 당시 대표님을 찾아뵙고 MOU를 진행하며 처음 만나게 되었고, 이후 지속적으로 교류를 이어오고 있습니다.

인실리코젠은 연구와 산업을 연결하는 든든한 파트너입니다.
다양한 협업을 통해 학생들이 연구와 산업 사이의 간극을 직접
경험하고 이해할 수 있을 것이라 기대하고 있습니다.

학생들은 학교 밖 기업 환경에서 협업과 실제 업무를 경험하며, 자신의 진로를 보다 구체적으로 고민할 수 있게 됩니다. 특히 앞으로는 단순히 기술만 잘하는 사람이 아니라, 다양한 분야 사람들과 소통하며 함께 일할 수 있는 ‘융합형 인재’가 중요해질 것이라고 생각합니다. 이러한 역량은 실제 현장 경험과 협업 과정 속에서 길러질 수 있다고 생각합니다.

인실리코젠 역시 오래전부터 인재 양성과 조직 문화를 중요하게 생각해 온 회사라고 느끼고 있습니다. 앞으로도 융합형 인재를 함께 키워나갈 수 있는 좋은 프로그램들을 지속적으로 만들어갈 수 있기를 기대하고 있습니다.

 

 

Conclusion

Q. 암 연구를 오래 해오셨는데, 평소 건강관리 방법이나 스트레스를 해소하는 방법이 있으신가요?

평소 아웃도어 활동을 좋아하는 편입니다.
건강에 대해 아주 자신이 없는 편은 아니지만, 나이가 들면서 몸 여기저기가 예전 같지 않다는 건 확실히 느끼고 있습니다.(웃음)

대학생 시절에는 검도를 약 10년 정도 했고, 등산이나 수영도 좋아했습니다. 코로나 시기에는 친구를 따라 스쿠버다이빙을 잠시 배우기도 했습니다.

다만 요즘은 연구뿐 아니라 관리 업무도 많아지고, 일도 몰아서 처리해야 하는 경우가 많다 보니 예전처럼 시간을 내기가 쉽지는 않은 것 같습니다. 그래서 최근에는 짧게라도 쉬면서 리듬을 유지하려고 노력하고 있습니다.

운동도 긴 시간을 투자하기보다는 틈틈이 할 수 있는 방식으로 하고 있습니다.

 

 

Q. 앞으로 의료 인공지능 분야는 어떻게 발전할 것으로 보이며, 그 흐름 속에서 교수님께서 이루고자 하는 목표는 무엇인지 궁금합니다.

최근 저는 기존 연구를 심화하는 것과 더불어, 그동안 축적해 온 연구 성과를 바탕으로 사업화 가능한 영역을 찾는 데에 많은 관심을 가지고 있습니다. 실제로 창업도 진행하였고, 신약 개발과 다양한 서비스 개발을 통해 연구 성과가 실제 질병 극복에 어떻게 기여할 수 있을지 고민하고 있습니다. 물론 기술 사업화는 기초 연구와는 다른 관점과 접근이 필요하기 때문에 어려운 점도 많습니다. 하지만 그 과정에서 새롭게 배우는 부분이 많고, 연구가 현실로 이어지는 경험 자체가 매우 의미 있고 흥미롭게 느껴집니다. 기술 사업화 연구를 통해 실제 환자와 사회에 기여할 수 있는 일을 하는 것이 제 연구여정의 마지막 종착이 되었으면 합니다.

 

 

Q. 마지막으로 인코블로그 구독자들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 부탁드립니다.

인실리코젠이 인코블로그를 통해 선한 영향력을 만들어가고 있는 점, 정말 감사하게 생각합니다.
요즘은 기술 변화도 빠르고 세대 간 소통도 쉽지 않은데, 이렇게 생각을 나눌 수 있는 창구가 있다는 게 의미 있다고 느낍니다.

저 역시 젊은 시절에는 기존 시스템에 대해 고민하고, 바꿔보고자 노력했던 기억이 있습니다. 지금의 여러분도 같은 고민을 하고 계실 거라고 생각합니다. 너무 주저하지 마시고, 문제를 발견하면 직접 바꿔보려는 시도를 해보셨으면 합니다. 그리고 혼자보다는 뜻이 맞는 사람들과 함께 고민하고 이야기하면서 성장해 나가는 것이 훨씬 중요하다고 생각합니다. 지금은 그런 연결이 가능한 좋은 환경이니까요.

인공지능 시대는 여러분에게 큰 기회이기도 합니다.
적극적으로 도전하시고, 스스로 변화를 만들어가는 주체가 되시길 바랍니다.

최근 급격히 발전하고 있는 인공지능 기술은 젊은 세대에게 강력한 도구이자 새로운 기회의 장을 열어주고 있습니다. 지금은 끊임없는 도전과 혁신이 무엇보다 중요한 시기이며, 동시에 스스로 세상을 변화시키는 주체가 될 수 있는 시대입니다.

젊은 연구자 여러분의 도전과 성장을 진심으로 응원합니다.

 

 

Reference

• 아주대학교 의과대학 생리학교실, 2026년 4월 10일 접속, 아주대학교 의과대학 홈페이지
• RnDcircle, 아주대학교 우현구 연구실, 2026년 4월 10일 접속, 우현구 교수 연구실 | 아주대학교 의학과 | 디써클
• Youtube, 아주대학교 대학원 의생명과학과 채널, 2026년 4월 10일 접속, 👩‍🔬아의생 | 아주대 대학원 오픈랩 | 연구실? 여기가 제일 잘 나가
• ScienceOn, 간담도암 유전체의 이질성 스펙트럼 연구, 2026년 5월 11일 접속, 원문보기 - ScienceON

 

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인실리코젠의 디지털 마케터가 전하는 생물정보 이야기

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