인구집단 코호트에서 다차원 빅데이터(임상·유전·환경·오믹스)를 수집하고, 통계, 인공지능(머신러닝), 생물정보분석을 적용하여, 폐섬유증 바이오마커를 발굴함.

멀티오믹스(전사체, 단백체, 후성유전체) 분석을 통하여 후보 바이오마커 라이브러리를 구축하고, 동물·세포 실험을 통하여 폐섬유증 치료 가능성을 검증하여 치료표적(therapeutic target)을 발굴함.

폐섬유증 진단·예후예측 바이오마커를 통합하고 후성유전학적 변화를 적용한 폐섬유화 시계(fibrosis clock)를 개발하고, 폐섬유화의 진행도 및 ge-MSC 및 ge-EV 치료 효과를 정확하게 예측함.