서대하 교수 사진

포항공과대학교화학과

POSTECH SMALL Lab

서대하 부교수 (Daeha Seo)

연구실 소개

이 연구실은 분자 상호작용으로 나타나는 시공간적 생물학적 패턴을 정량화하고, 막 수용체의 동역학과 신호 전달이 세포의 의사결정 및 표현형에 연결되는 원리를 연구합니다. 단분자·살아있는 세포 고해상도 광학 이미징과 기계학습·통계 모델링을 활용하며, 생체 시스템을 탐지하고 조작하는 기능성 나노소재와 나노입자·항체·단백질·올리고뉴클레오타이드 기반 표적 치료 전략을 개발합니다.

AI가 연구실 홈페이지를 바탕으로 생성한 연구실 소개예요

연구실 홈페이지의 소개

Chemical and biological processes are fundamentally governed by their organization in space and time. We go beyond conventional kinetic models to quantify how spatiotemporal patterns emerge from molecular interactions. Our work establishes a quantitative framework linking macroscopic reaction behavior with subcellular signaling dynamics. Cellular signaling is initiated by membrane receptor activation driven by protein–protein interactions.We study how these interactions encode and propagate multidimensional information across molecular, cellular, and system levels. Our goal is to uncover the principles that connect receptor dynamics to cellular decision-making and phenotype. We develop new therapeutic strategies based on nanoparticles, antibodies, proteins, and oligonucleotides. Our approach focuses on precise control of biological systems through engineered nanoscale interactions.We aim to establish programmable platforms for targeted intervention in complex diseases. We design and synthesize functional nanomaterials with controlled composition, structure, and surface chemistry. These nanoprobes enable precise interaction with biological systems at the molecular and cellular levels. They serve as both sensors and actuators for probing and manipulating complex biological environments. We develop and apply high-resolution optical imaging techniques to observe biological processes in real time. Our platforms enable single-molecule and live-cell measurements with high spatial and temporal precision. These approaches allow direct quantification of dynamic behaviors that are inaccessible by ensemble methods. We employ machine learning and statistical modeling to analyze complex and high-dimensional datasets. Our methods extract hidden patterns and infer underlying mechanisms

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연구 분야

무기화학 · 나노/재료화학 · 바이오메디컬화학 · Single-molecule imaging and quantitative analysis in living cells · Membrane protein dynamics and signaling organization · Quantitative biophysical methods for biomedical discovery

졸업생 진로

기업 4명

삼성전기 1 · 이뮤렉스 1 · 금호석유화학 1 · KT 1

학계 4명

경상국립대학교 1 · Indiana University Bloomington 1 · POSTECH 1 · UCSF 1

연구기관 2명

KCTECH 1 · KOTIMI 1

진학 1명

DGIST 1

연구실 홈페이지에 진로가 적힌 졸업생 11명을 AI가 집계했어요. 적히지 않은 졸업생은 빠져 있고, 지금 소속과 다를 수 있어요. 원문 보기

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홈페이지에서 읽은 구성원

  • 박사후연구원 4명
  • 학부 인턴 1명
  • 구성원 1명
  • 졸업생 10명
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