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http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2025-02-7  Key word: Medical Imaging · Precision Medicine · AI Radiology · Predictive Diagnostics 서론: 의료영상은 더 이상 ‘진단 보조 수단’이 아니다 의료영상(Medical Imaging)은 지난 수십 년간 질병을 “확인(confirmatory)”하는 도구로 인식되어 왔다.  임상 증상이 발생한 이후, 병변의 위치와 범위를 시각적으로 확인하는 것이 영상의학의 핵심 역할이었다.  그러나 최근 10여 년간 정량 영상(quantitative imaging) , 분자영상(molecular imaging) , 인공지능(AI) 기반 분석 , 방사선량 최적화 기술 이 융합되면서 의료영상의 본질적 역할은 급격히 변화하고 있다. 이제 의료영상은 ▶ 질병을 예측(Predictive)하고 ▶ 개인별 위험도를 계층화(Risk Stratification)하며 ▶ 치료 반응과 예후를 정밀하게 예측(Precision Medicine)하는 임상 의사결정의 중심 인프라 로 자리 잡았다. 특히 2024–2025년 발표된 다수의 SCI급 연구들은 영상의학이 단순 판독을 넘어, 임상 지능(Clinical Intelligence)의 핵심 축으로 기능하고 있음을 명확히 보여준다. 1. 예측의학 시대의 핵심 도구, 신경영상(Neuroimaging) 알츠하이머병: 증상 이전에 진단되는 시대 알츠하이머병(Alzheimer’s disease)은 의료영상 패러다임 전환을 가장 상징적으로 보여주는 질환이다. 과거에는 기억력 저하라는 임상 증상이 나타난 후 MRI에서 해마 위축을 확인하는 방식이 주를 이루었지만, 현재는 아밀로이드 PET·타우 PET 을 통해 무증상 단계(preclinical stage)에서 병리학적 변화를 확인할 수 있다. Figure 1. PET 기반 알츠하이머병 전임상 진단 아밀로이드 PET 영상에서 대...

 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...

 doi:1031916/smj 2020-01-01 서론: 의료 영상 기술의 혁신과 나노클러스터의 등장 21세기 의학의 가장 큰 화두 중 하나는 조기 진단 과 정밀 의료(Precision Medicine)입니다.  특히 암과 같은 치명적인 질환은 조기에 발견할수록 생존율을 획기적으로 높일 수 있습니다.  이러한 배경 속에서 분자 자기공명영상(MR Molecular Imaging)은 방사선 노출 없이 세포 수준에서 병리학적 변화를 관찰할 수 있는 첨단 기술로 각광받고 있습니다. 최근 들어 자기 나노입자(Magnetic Nanoparticles, MNPs)를 집합시켜 만든 자기 나노클러스터(Magnetic Nanoclusters, MNCs)가 차세대 MRI 조영제 후보로 주목받고 있습니다.  이 기술은 단순히 영상 대비를 높이는 수준을 넘어, 암의 조기 진단, 신약 개발, 표적 약물 전달까지 다양한 분야에서 응용 가능성이 열려 있습니다. 자기 나노클러스터(MNC)의 개념과 원리 MNC는 직경 1~100 nm 범위의 자기 나노입자들이 집합하여 형성된 구조체입니다.  이 구조는 단일 입자보다 집합체 특유의 물리·화학적 성질 을 발현하며, 특히 T2 이완율(T2 relaxation rate)이 기존 조영제인 Feridex보다 약 3배 이상 높게 나타난다는 연구 결과가 보고되었습니다. 즉, MNC는 강력한 조영 효과 , 혈류 내 장시간 체류 능력 , 특정 세포로의 우수한 전달력 을 동시에 확보할 수 있습니다.  이는 단순한 영상 개선을 넘어, 정밀 영상 기반 치료 결정(theranostics)으로 이어질 수 있습니다. MNC 합성과정과 특징 논문에서는 나노에멀젼(nanoemulsion) 방법 을 기반으로 한 MNC 합성과정을 설명하고 있습니다. 주요 단계는 다음과 같습니다; 단결정 망간-철 나노입자 합성 비극성 용매에서 전구체를 열분해하여 Mn-Fe 기반 나노입자를 제작. Seed-mediat...

 죽상동맥경화증 분자 MRI 영상의 라디오믹 분석: 나노프로브와 AI의 융합 doi:10.1007/s11596-025-00069-5 서론 죽상동맥경화증(atherosclerosis)은 단순한 혈관의 협착이나 플라크 형성을 넘어, 플라크의 구성 성분과 불안정성 여부가 질병 예후에 중대한 영향을 미치는 복합 질환입니다. 최근 의학 영상은 해부학적 구조를 넘어 기능적·분자 수준의 진단을 향해 발전하고 있으며, 그 중 분자 자기공명영상(Molecular MRI, mMRI)은 죽상동맥경화증의 병태생리적 특성을 정량화하고 시각화하는 데에 혁신적 도구로 주목받고 있습니다. 본 컬럼에서는 mMRI와 다기능 나노프로브(lmNMC)를 이용한 죽상동맥경화증 토끼 모델에 대한 최신 방사선유전학(Radiomics) 분석 사례를 중심으로, 영상 분석의 새로운 패러다임과 이를 활용한 AI 기반 예측 모델의 임상 응용 가능성을 제시합니다. 핵심 키워드 : 죽상동맥경화증, 분자 MRI, Radiomics, 나노프로브, AI 영상 분석, 딥러닝 영상학, 영상 생물지표 1. 죽상동맥경화증과 영상 진단의 한계 기존 영상기법(MRA, DSA 등)은 혈관 내강의 협착 정도를 시각화할 수 있지만, 플라크의 구성물(지질, 석회화, 섬유질 등)이나 불안정 플라크의 존재 유무를 정밀하게 진단하는 데에는 한계가 있습니다. 특히, 혈관 평활근의 염증 반응이나 구조적 변화는 기존 영상에서 잘 드러나지 않아 진단의 민감도와 예측도가 낮습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 도입된 것이 분자영상기법이며, 그 중 mMRI는 고해상도 해부학적 영상과 동시에 세포 및 분자 수준의 병리적 과정을 추적할 수 있어 매우 유용합니다. 2. 연구 방법 요약: 나노프로브와 토끼 죽상동맥경화증 모델 해당 연구에서는 특수 합성된 lmNMC 나노프로브를 개발하고, 3개월령 토끼의 대동맥에 죽상동맥경화증을 유도하여 mMRI를 통해 영상 획득을 수행했습니다. 이미지 획득은 조영제 주입 전(pre-injectio...