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 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...