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中澤清隆教授の研究室は、素粒子物理学と生体工学の分野で革新的な研究を展開しています。KEKの実験で観測された中性子と窒素14の強い結合状態や、超新星爆発に類似した核反応のメカニズム解明を目指しており、同時に人工肝臓支援システムの臨床応用に向けた前臨床研究も進めています。特に、多孔質フォームに包埋したヘパトサイトを用いた画期的な肝機能支援デバイスの開発が特徴です。
Kamitani教授の研究室は、脳の活動を機械学習を用いて解読することで、夢やイメージの内容を脳画像から再構築する画期的な研究を推進しています。特に、fMRIデータと深層ニューラルネットワーク（DNN）の階層的特徴を結びつけることで、睡眠時の視覚的イメージや感情の脳内表現を解明しています。この研究は、脳の情報処理メカニズムと人工知能の類似性を解明する「脳とDNNの対応性」の理解を深める基盤を提供しています。
Hashimoto教授の研究室は、脳内におけるペプチドホルモンPACAP（後pituitary腺リラス活性化ペプチド）の神経機能とストレス応答への役割を、遺伝子ノックアウトマウスを用いた行動・神経内分泌・分子生物学的手法で解明しています。特にPACAPがうつ様行動や不安行動、ストレス応答、神経可塑性に与える影響を、神経伝達物質系（セロトニン系など）と連携して研究しています。また、PACAPの神経保護的・栄養的機能や、神経疾患・精神疾患における意義についても探求しています。
Tiantian Zhang教授の研究室は、物質の電子構造と格子振動（フォノン）におけるトポロジカルな性質に注目し、特にWeyl点やノードラインを有する新規トポロジカル材料の理論的予測と実験的実証を進めています。特に、音響・光学フォノンに存在する「スピン-1 Weyル点」と「電荷-2ディラック点」の発見や、対称性保護されたヘリカルノードラインの実現など、ボソン的励起状態におけるトポロジカル物性の解明を主眼としています。また、第一原理計算と高分解能分光法を融合した手法で、ZrSiSなどの材料におけるディラック・ノード面とノードラインの共存を実証しています。
Uozumi教授の研究室では、植物のイオンアンモニウム・ナトリウム・カリウムの吸収と輸送機構に注目し、膜タンパク質の膜標的化や翻訳後修飾がイオンホメオスタシスに果たす役割を分子・細胞生物学的手法を用いて解明しています。特にHKT1型ナトリウムトランスポーターの細胞内局在とイオン選択性、ならびにカルシウムシグナル伝達に関与するキナーゼのジフルオライド化修飾の機能的意義を解明しています。
白谷正春教授の研究室では、非熱的プラズマ（NTP）とプラズマ処理水（PTW）の農業応用に注目し、種子の発芽促進や生育向上のメカニズムを、植物ホルモンや抗酸化物質の変化といった生化学的側面から解明しています。また、半導体プロセスに応用されるスパarkプラズマ中でのナノ粒子の生成・成長挙動や、粒子サイズ制御・輸送制御を実現する「プラズマ内ナノファクトリー」の構築にも取り組んでいます。これらの研究は、農業分野における新技術の開発と、ナノ材料の精密製造技術の両面で応用が期待されています。
田中恵二教授の研究室では、 chalcogenideガラスの構造・電子状態の組成依存性に着目し、平均結合数2.67における構造的相転移とその物性への影響を、トポロジー的・パーコレーション的視点から解明しています。光誘起流動性や光誘起膨張、可逆的光吸収変化（photodarkening）といった光物性のメカニズムを、X線回折や光学的測定を用いて詳細に解明しており、特に光による構造制御と物性制御の可能性に注目しています。微細加工応用や光エレクトロニクスへの展開も視野に入れた、物性と構造の相関を解明する研究が中心です。
Sugahara教授の研究室では、酸化タングステンや酸化チタンをはじめとする金属酸化物ナノ材料の創製とその機能制御に注力しています。特に、結晶構造の相似性を利用したトポケミカル変換法により、高比表面積を有する2次元ナノプレート型酸化物を精密に合成しています。また、ケイ酸塩層間へのモノマーのイオン交換とポリマー化を応用し、層状ケイ酸塩とポリマーのハイブリッド材料の創出にも成功しています。これらの研究は、光触媒やエネルギー関連材料の高性能化に貢献する基盤技術の確立を目的としています。
Ho Namkoong教授の研究室は、呼吸器疾患、特に非結核性アリューミン菌症（PNTMD）やCOVID-19の疫学的・遺伝的要因の解明を柱としています。特に日本国内におけるPNTMDの発症率の上昇や、SARS-CoV-2感染における重症化の遺伝的素因の同定に注力しており、アジア系集団に特有の遺伝的要因の解明も進めています。また、マクロライド系抗生物質の免疫調節作用や、造血幹細胞移植後の肺障害のメカニズムについても、臨床的・実験的アプローチを併用して研究を展開しています。
Professor Young Woon Lim's research lab specializes in fungal and microbial ecology, with a focus on the diversity, interactions, and ecological roles of fungi and bacteria in forest and coastal ecosystems. The lab employs molecular techniques such as pyrosequencing and 16S/18S rDNA sequencing to explore microbial communities associated with economically and ecologically important fungi like Tricholoma matsutake and Pinus thunbergii. Key research directions include understanding symbiotic and pathogenic interactions between fungi and bacteria, microbial community dynamics in mycorrhizal environments, and the functional roles of endophytes in stress resistance. The lab also investigates the biogeography and genetic diversity of ectomycorrhizal fungi, particularly within the Russulaceae family.
Professor Soo-Yeon Lee's research lab specializes in brain-inspired neuromorphic computing, focusing on the development of oxide-based thin-film transistors for artificial synaptic devices. The lab explores advanced materials such as amorphous InGaZnO (IGZO) and ZnON thin films to enable energy-efficient, high-performance neuromorphic systems with low power consumption and robust reliability. Key research directions include optimizing charge trapping mechanisms, minimizing persistent photoconductivity, and enhancing device stability under optical and electrical stress for next-generation optoelectronic neuromorphic applications.
Professor Sanghee Kim's research lab specializes in palliative and end-of-life care, with a focus on improving nursing education, ethical decision-making, and tailored care models for non-cancer patients. The lab investigates knowledge gaps, confidence levels, and educational needs among nurses, particularly in the context of hospice and palliative care. It also explores the impact of structured training programs and ethics education on clinical practice and patient outcomes. Additionally, the lab examines evolving healthcare delivery models, including sustainable consumer behaviors in healthcare-related markets.
Professor Jung Hyun Yoon's research lab specializes in medical imaging and artificial intelligence, focusing on improving diagnostic accuracy and efficiency in breast and thyroid cancer screening. The lab investigates AI-driven applications in mammography, including digital mammography and tomosynthesis, to enhance early detection and risk stratification. Key research directions include elastography for improved specificity in ultrasound, computer-aided diagnosis systems, and the integration of AI tools like S-Detect to support radiologists across varying levels of expertise. The lab also evaluates the clinical feasibility and performance of emerging technologies to optimize patient management and reduce diagnostic variability.
Professor Byung-In Kim's research lab specializes in intelligent scheduling and control systems for automated manufacturing and material handling environments, with a strong focus on industrial applications in semiconductor fabrication and warehouse logistics. The lab develops agent-based and hybrid control architectures that integrate optimization, real-time decision-making, and dynamic resource allocation to enhance system efficiency and utilization. Key research directions include vehicle dispatching, order picking optimization, and plate stacking problems in automated systems, often leveraging advanced algorithms such as the Hungarian algorithm and heuristic methods. The lab emphasizes practical implementation through simulation and real-world system analysis to improve throughput and reduce operational costs.
Professor Sang Ki Park's research lab focuses on cellular signaling mechanisms underlying neurological and psychiatric disorders, with a central emphasis on the mitochondria-associated ER membrane (MAM) as a key signaling hub regulating calcium homeostasis, mitochondrial function, and cellular stress responses. The lab employs innovative proximity labeling techniques like Contact-ID to map subcellular proteomes and investigates signaling molecules such as DISC1, PKA-RII, and Ndel1 in neurodevelopment and neuronal function. They also develop advanced fluorescent probes to visualize reactive oxygen species in neuroinflammatory conditions, linking oxidative stress to brain disorders. Their work bridges cell biology, neuroscience, and chemical biology to uncover molecular mechanisms in mental illness and neurodegeneration.
Professor Hee Chul Park's research lab specializes in developing innovative nanotherapeutic strategies to overcome treatment resistance in solid tumors, particularly focusing on radiation therapy (RT) enhancement in hypoxic and radioresistant cancers such as pancreatic and hepatocellular carcinoma (HCC). The lab integrates nanomaterials, such as fucoidan-coated manganese dioxide nanoparticles, to alleviate tumor hypoxia and improve RT efficacy. They also investigate the synergistic effects of combining RT with immunotherapies like nivolumab, aiming to optimize treatment sequencing and improve clinical outcomes. Their work bridges preclinical research with translational applications, guiding clinical trial design and practice guidelines in liver cancer.
Professor Namkee Oh's research lab specializes in the intersection of artificial intelligence and surgical medicine, focusing on advancing surgical planning and education through deep learning and large language models. The lab develops innovative AI-driven solutions for medical image segmentation—particularly in liver and biliary anatomy—using MRI and MRCP data to enhance precision in preoperative and intraoperative decision-making. A key focus is integrating AI tools like GPT-4 into clinical workflows to improve diagnostic accuracy, surgical training, and patient outcomes. The lab also explores real-time intraoperative applications, such as automated biliary structure identification during laparoscopic donor hepatectomy.
Professor Jaehyuk Cha's research lab specializes in advancing artificial intelligence and machine learning for medical diagnostics, with a strong focus on early detection and classification of critical diseases using medical imaging. The lab develops innovative deep learning frameworks combined with explainable AI to improve accuracy in diagnosing skin cancer, diabetic retinopathy, COVID-19, and chest abnormalities from radiographs and retinal scans. A key emphasis is on addressing real-world clinical challenges such as data imbalance, low-contrast lesions, and model interpretability to enhance clinical usability and patient outcomes. The lab also explores AI-driven solutions for online healthcare prediction and assistive technologies for people with visual impairments.
山下靖弘教授の研究室では、希土類金属を用いた新しい有機触媒反応の開発に注力しています。特にジルコニウムを基軸としたキラル触媒を用いたエナンチオ選択的アルドール反応や[3+2]カップリング反応が中心で、高効率かつ高エナンチオ選択性を実現する反応系の構築が目指されています。水やアルコールを含む温和な反応条件での反応も開発されており、天然物や医薬品の合成に応用可能な手法の確立が進んでいます。
Rong Xiang教授の研究室は、リチウム・イオン電池に次ぐ次世代電池として注目されるリチウム・ショウ酸（Li–S）電池の高効率化に向け、機能性ポリマーべarerの開発を主軸としています。特に、ショートカircuit効果の抑制やイオン・電子移動の促進を実現する多機能バインダーの設計に注力しており、電極の構造的安定性と電気化学的性能の両立を追求しています。また、炭素ナノチューブの成長機構解明や、特定のヘリシティを制御するためのWベース触媒の原子レベルの構造解明にも取り組んでおり、ナノ材料の精密制御に貢献しています。
