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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...

Lung Cancer Risk Prediction Model · XGBoost · 폐암 조기검진 AI 1. 서론 : 폐암 스크리닝과 머신러닝 기반 위험 예측의 필요성 폐암 (Lung Cancer) 은 전 세계적으로 암 사망률 1 위를 차지하는 질환으로 , 조기 진단 여부가 예후를 결정하는 핵심 요소이다 . 그러나 기존의 폐암 스크리닝 전략은 연령 , 흡연력 (pack-years) 등 제한된 임상 변수에 기반한 단순 기준을 적용해 왔으며 , 이로 인해 고위험군 누락 (false negative) 과 저위험군 과잉검사 (false positive) 문제가 지속적으로 제기되어 왔다 . 최근 의료 인공지능 (AI) 과 머신러닝 (Machine Learning) 기술의 발전은 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 가능성을 제시하고 있다 . 특히 폐암 위험 예측 모델 (Lung Cancer Risk Prediction Model) 은 다변량 임상 데이터를 종합적으로 분석하여 , 스크리닝 단계에서 개인 맞춤형 위험도 평가 를 가능하게 한다 . 본 컬럼에서는 중국 광저우 Lung-Care Project Program 코호트 (11,708 명 ) 를 기반으로 수행된 연구를 중심으로 , ·          Logistic Regression 기반 폐암 위험 예측 모델 과 ·          XGBoost 기반 머신러닝 폐암 위험 예측 모델 의 성능을 비교 · 분석하고 , 임상적 · 영상의학적 의미를 심층적으로 고찰한다 . 2. 연구 개요 및 데이터 구성 2.1 연구 대상 및 코호트 특성 본 연구는 전향적 코호트 연구 (prospective cohort study) 로 설계되었으며 , 광저우 Lung-Care Project Program 에 등록된 총 11,708 명 의 일반...

  1. 서론 — 세포가 서로 대화하는 언어, 신호전달 우리 몸의 모든 세포는 끊임없이 ‘신호’를 주고받는다. 이 신호는 호르몬, 사이토카인(cytokine), 성장인자 등 다양한 분자를 통해 세포막을 통과하며, 생리적 반응을 유도한다. 그중에서도 JAK-STAT (Janus kinase-signal transducer and activator of transcription) 경로는 면역세포와 염증 반응 조절의 중심에 있는 핵심 시스템이다. 이 경로가 과도하게 활성화되면 염증성 질환, 자가면역질환, 심지어 암으로 이어질 수 있다. 2. JAK-STAT 경로의 기본 원리 그림 1. JAK-STAT 신호전달 개요도 (세포막 수용체에 사이토카인이 결합하면 JAK 단백질이 활성화되어 STAT 단백질을 인산화시키고, 인산화된 STAT이 핵으로 이동해 유전자 발현을 조절함.) JAK-STAT 경로는 간단히 말해 세포 외부 자극이 내부 유전자 발현으로 전달되는 통로 다. 1️⃣ 사이토카인이나 성장인자가 세포막 수용체에 결합하면, 2️⃣ 수용체에 결합된 JAK 단백질 이 활성화되어 서로 인산화(phosphorylation)한다. 3️⃣ 그 신호는 STAT 단백질 로 전달되어 핵으로 들어가 유전자 전사(transcription)를 조절한다. 즉, 외부 자극이 세포 내부 운명 결정 으로 이어지는 하나의 ‘언어’다. 3. 염증 반응과 JAK-STAT의 과활성화 정상적인 상황에서는 이 신호가 면역 방어에 필수적이다. 하지만 염증성 질환(예: 류머티즘 관절염, 크론병, 아토피 피부염)에서는 이 경로가 과도하게 활성화되어 만성 염증 상태 가 지속된다. 표 1. 주요 염증성 질환에서의 JAK-STAT 활성 패턴 질환명 주요 JAK/STAT 경로   활성 사이토카인 병리적 효과 류머티즘 관절염     JAK1/3 – STAT3     IL-6, IL-21     만성 관절 염증, 통증...

 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/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...