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 http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2023-01-05 서론 정밀의학(Precision Medicine)은 환자의 유전적·환경적·생활습관적 차이 를 고려하여 맞춤형 치료 전략을 제공하는 혁신적 접근이다.  기존의 획일적인 치료 방식에서 벗어나, 개인화된 진단과 치료를 가능하게 하는 핵심 기술이 바로 의학 영상(Medical Imaging)과 라디오믹스(Radiomics)이다.  나노메디신(Nanomedicine)은 이러한 정밀의학 구현에 필수적인 플랫폼으로 자리잡으며, 암 진단 및 치료, 약물 전달, 바이오센서 개발 등에서 급속한 발전을 이루고 있다. 1. 전통의학과 정밀의학의 차이 (1) 전통적 치료의 한계 과거의 의학은 같은 질환명을 가진 환자에게 동일한 치료법을 적용했다. 그러나 암 환자의 경우 같은 대장암이라도 분자생물학적 표지가 다르며, 반응률과 예후 또한 상이하다. Figure 1. 전통적 치료 방식 – 동일 질환명 환자에게 동일한 치료 제공. (예: 대장암 환자 모두 같은 항암제 사용 (2) 정밀의학의 도입 정밀의학은 환자의 바이오마커와 영상 데이터 를 기반으로 치료 전략을 세운다.  동일한 질환이라도 분자적·영상학적 특징에 따라 맞춤형 약제 선택이 가능하다. Figure 2. 혁신적 치료 방식 – 환자의 바이오마커와 영상 특성을 기반으로 맞춤 치료 적용 2. 의학 영상과 라디오믹스의 융합 (1) 의학 영상의 역할 MRI, CT, PET 같은 영상기법은 환자 상태를 비침습적으로 정밀 평가 할 수 있는 도구다.  단순 판독을 넘어, 정량적 데이터 추출 을 통해 진단·예후·치료 반응 예측이 가능하다. (2) 라디오믹스의 개념 라디오믹스는 영상에서 수천 개의 특징(텍스처, 형상, 강도 등)을 정량화 하여 분석하는 기술이다.  이는 영상 데이터를 가상 생검(virtual biopsy)으로 전환시켜, 종양 전체의 이질성을 반영한다. Figure 3. 라디오...

https://dx.doi.org/10.31916/sjmi2023-01-04 서론 21세기 의료 혁신의 가장 핵심적인 패러다임 전환 중 하나는 나노메디신(Nanomedicine)의 등장이었다.  나노메디신은 나노기술과 의학의 융합 으로, 나노미터(nm) 단위의 소재와 기술을 활용해 진단·치료·재생의학을 혁신적으로 발전시키는 분야이다.  최근 10여 년간 폭발적인 연구 성장을 보이며, 암 치료·심혈관 질환·신경퇴행성 질환·감염병까지 폭넓은 응용 가능성을 입증하고 있다. 본 컬럼에서는 나노메디신의 역사적 발전 , 핵심 기술 요소 , 임상 응용 사례 , 그리고 미래 전망 및 윤리적 쟁점 을 종합적으로 다루고, 첨부 문헌의 그림과 표를 기반으로 독자들이 이해하기 쉽게 정리한다. 1. 나노메디신의 개념 나노메디신은 단순히 약물을 “작게” 만드는 기술이 아니라, 체내 특정 세포나 조직을 정밀하게 표적화 하고, 약물의 안정성과 전달 효율을 극대화 하는 첨단 융합 과학이다. 나노소재 종류 : 나노셸(nanoshells), 나노바이오센서(nanobiosensors), 나노백신(nanovaccines), 나노로봇(nanorobots), 나노캡슐(nanocapsules) 장점 : 기존 치료법 대비 약물 효능 강화, 부작용 감소, 분자 영상 향상, 조직 재생 유도 2. 나노메디신의 진화 초기 나노메디신 연구는 단순 약물 전달 시스템(drug delivery system)에 초점이 맞춰져 있었다.  그러나 최근에는 진단-치료-모니터링을 동시에 수행하는 다기능 나노플랫폼(multi-functional nanoparticles)으로 발전하고 있다. 1세대 : 약물 전달용 리포좀, 나노입자 기반 DDS 2세대 : 영상 진단 결합형 나노소재 (예: MRI 조영제 결합) 3세대 : AI, 유전자 치료와 융합된 스마트 나노의학 3. 임상 적용 분야 3.1 암 치료 암세포만을 정밀 타깃팅하는 나노항암제 는 약물 ...

http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2023-01-03 서론: 뇌종양 진단의 패러다임을 바꾸는 인공지능(AI) 전 세계적으로 수많은 사람들의 생명을 위협하는 뇌종양은 조기 발견과 정확한 분류가 환자의 생존율을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다.  전통적인 뇌종양 진단 방법은 생검(biopsy)이나 요추 천자와 같은 침습적인 절차를 포함하여 환자에게 부담을 주고 시간이 많이 소요되는 단점이 있었습니다.  그러나 최근 몇 년 사이, 인공지능(AI), 특히 딥러닝(Deep Learning) 기술이 의료 영상 분석 분야에 도입되면서 뇌종양 진단에 혁신적인 변화의 바람이 불고 있습니다. 컴퓨터 비전 기술의 핵심인 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 인간의 시각적 인식 능력을 모방하여 이미지 속의 복잡한 패턴과 특징을 놀라운 정확도로 식별해냅니다.  본 컬럼에서는 CNN 기술, 그중에서도 특히 AlexNet 모델을 기반으로 한 전이 학습(Transfer Learning) 기법을 활용하여 뇌 자기공명영상(MRI) 이미지를 분석하고, 이를 통해 다양한 뇌종양을 자동으로 분류하는 최신 연구 사례를 세계적인 전문가 수준의 깊이로 상세하게 분석하고 그 미래를 조망하고자 합니다.  이 글을 통해 의료 전문가뿐만 아니라, 뇌종양 진단 기술과 인공지능의 접점에 관심 있는 모든 분들께 유익한 정보를 제공할 것입니다. 1. 핵심 기술: 컨볼루션 신경망(CNN)과 전이 학습(Transfer Learning) 뇌종양 분류 모델을 이해하기 위해서는 먼저 그 기반이 되는 핵심 기술인 CNN과 전이 학습에 대한 이해가 필요합니다. 컨볼루션 신경망(CNN)이란? CNN은 이미지, 영상, 음성 등과 같은 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델입니다.  인간의 뇌가 시각 정보를 처리하는 방식을 모방하여, 입력된 이미지에서 특징(feature)을 자동으로 추출하고 이를 기반으로 객체를 분류합니...

http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2022-01-04 서론 전립선암(Prostate Cancer)은 남성에서 두 번째로 흔한 암이며, 전 세계적으로 암 사망 원인 5위에 해당한다.  특히 50세 이후 급격히 발생률이 증가하며, 고령화 사회에서 중요한 보건 문제로 대두되고 있다.  전립선암 진단의 핵심은 조기 발견과 정확한 병기 결정 이며, 이를 위해 영상기법은 필수적이다.  과거에는 직장수지검사(DRE)와 PSA(Prostate Specific Antigen) 수치가 중심이었으나, 위양성·위음성의 한계로 인해 최근에는 초음파, MRI, PET 기반 영상진단 과 융합 영상 생검(Fusion Biopsy)이 핵심적인 역할을 하고 있다. 전립선의 해부학과 전립선암 발생 전립선은 방광 아래에 위치하며 요도를 둘러싸고 있는 호두 크기의 샘이다.  해부학적으로 말초대(Peripheral Zone, PZ) , 중심대(Central Zone, CZ) , 이행대(Transition Zone, TZ) , 섬유근육대(Anterior Fibromuscular Zone) 로 구분된다.  전립선암의 약 70–80%는 말초대에서 발생하며, 이 부위가 영상학적으로도 주요 타깃이 된다. 그림 1. 전립선 해부학과 종양 발생 부위 전립선암 영상진단 기술 1. 초음파(Transrectal Ultrasound, TRUS) 전립선암 진단에서 가장 오래 사용된 영상기법이다.  TRUS는 비교적 저렴하고 접근성이 높지만, 민감도가 낮아 단독으로는 한계가 있다.  최근에는 컬러 도플러(Color Doppler)와 조영증강 초음파(Contrast-Enhanced Ultrasound, CEUS)가 보완적으로 사용된다. 그림 2. 정상 전립선 초음파 영상과 해부학적 구역;  말초대(PZ)와 이행대(TZ) 구분이 명확히 보이며, 저에코 병변은 관찰되지 않음 그림 3. 조영증강 초음파 영상;  좌...

 http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2022-01-05      서론 위암(gastric cancer)은 전 세계적으로 높은 발병률과 사망률을 보이는 치명적인 질환입니다.  특히 조기 진단이 이루어지지 않을 경우 치료 예후가 현저히 나빠지며, 효과적인 진단 기술의 개발은 환자의 생존율 향상에 결정적인 역할을 합니다.  최근 분자영상(molecular imaging)은 세포와 분자 수준에서 암을 탐지할 수 있는 강력한 도구로 각광받고 있으며, 그중에서도 자기공명영상(MRI)은 비침습적(non-invasive), 고해상도(high resolution), 높은 대조도(contrast), 실시간 3차원 영상 획득이라는 장점 덕분에 암 진단에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 그러나 기존의 조영제(contrast agent)는 종양 세포를 표적화하는 능력이 부족하여, 암세포에 대한 선택성과 민감도가 제한적이라는 문제가 있었습니다.  이를 극복하기 위해 표적화 가능한 지능형 나노 조영제의 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 히알루론산(Hyaluronic Acid, HA)을 이용하여 CD44 수용체가 과발현된 위암 세포를 특이적으로 타겟팅할 수 있는 자기 나노복합체(HA-MNPs, Hyaluronan-modified Magnetic Nanoparticles)가 개발되었습니다. 본론 1. 위암 진단에서 분자영상(Molecular Imaging)의 의의 분자영상은 단순히 종양의 위치를 확인하는 것을 넘어, 암세포의 성장, 전이, 약물 반응과 같은 생물학적 과정을 실시간으로 시각화할 수 있습니다.  특히 MRI는 방사선 노출이 없고, 해부학적 구조와 생리학적 변화를 동시에 관찰할 수 있어 위암의 조기 진단 및 맞춤형 치료 전략 수립 에 중요한 역할을 합니다. 2. 히알루론산 기반 자기 나노복합체(HA-MNPs)의 필요성 위암 세포는 대표적인 암 줄기세포 표...

  http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2022-01-03 서론 PET-MRI(Positron Emission Tomography–Magnetic Resonance Imaging)는 21세기 의학 영상 기술의 정점이라 할 수 있다.  PET의 대사적·기능적 정보와 MRI의 고해상도 해부학적 정보가 융합되면서, 암 진단, 신경 질환, 심혈관 질환 등 다양한 분야에서 영상 진단의 패러다임을 바꾸고 있다.  이러한 PET-MRI 영상의 임상적 가치를 최대로 끌어올리는 핵심은 바로 조영제(contrast agent)의 활용이다. PET-MRI 조영제는 영상 신호를 강화하여 병변의 위치, 크기, 성질을 더욱 명확하게 드러내며, AI 기반 영상 판독 정확도를 극대화한다.  본 컬럼에서는 PET-MRI 조영제의 임상 활용, 영상 판독 동향, 최신 연구 흐름 을 첨부 문헌을 바탕으로 분석한다. PET-MRI 조영제의 역할 PET-MRI 영상에서 조영제는 단순한 신호 증강을 넘어, 대사적 이상과 해부학적 구조적 변화를 정밀하게 연결 하는 기능을 한다.  PET 영상에서 대사 활성이 높은 부위가 나타나더라도, 정확한 해부학적 위치 확인이 필요하다.  MRI 조영제를 사용하면 병변의 혈관화, 세포밀도, 조직 환경을 동시에 평가할 수 있어 다중 모달리티 융합 분석 이 가능하다. PET-MRI 조영제의 종류와 특성 가돌리늄(Gd) 기반 조영제 현재 임상에서 가장 널리 사용된다. T1 강조 영상에서 신호를 증가시켜 종양, 혈관 병변, 염증 부위를 정밀하게 구분할 수 있다. 철 기반 나노입자 조영제(iron oxide nanoparticles) 대식세포 탐지, 염증 영상, 면역 반응 분석에 특화되어 있다. PET-MRI에서 종양 미세환경 및 전이성 병변 탐지에 활용된다. 신세대 하이브리드 조영제 PET 방사성 동위원소와 MRI 조영 기능을 동시에 지닌 이중 모드(multi...