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조영석 연구실
연세대학교 의학과 조영석 교수
thyroid cancer
AKT-mTOR pathway
mitochondrial stress response
조영석 교수 연구실
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조영석 연구실

연세대학교 의학과 조영석 교수

조영석 연구실은 갑상선암에서 분자 신호전달과 종양미세환경 변화를 규명하고 이를 비침습 위험층화와 치료전략 해석에 연결하는 연구를 수행합니다. 미토콘드리아 스트레스 반응- AKT/mTOR 축의 비유전체 활성 기전과 GDF15, CHI3L1 같은 분비 인자의 역할을 분석하고, 단일세포 전사체 기반으로 면역대사 융합 기전과 면역회피 프로그램을 정리합니다. 또한 초음파·radiomics 기반 분류 모델을 transcriptome 분석과 결합해 림프절 전이 및 방사성요오드 치료반응과 연계된 EMT/면역 염증 축을 설명하는 방향으로 연구합니다. 임상 데이터 코호트를 활용해 치료 노출과 장기 예후·이차암 위험, 공중보건 이벤트 및 진료지침 변화의 영향을 평가합니다.

thyroid cancerAKT-mTOR pathwaymitochondrial stress responsetumor microenvironmentimmune-metabolism
대표 연구 분야
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미토콘드리아 스트레스-의존성 AKT/mTOR 및 면역대사 조절 기전 연구 thumbnail
미토콘드리아 스트레스-의존성 AKT/mTOR 및 면역대사 조절 기전 연구
Mitochondrial stress–dependent AKT/mTOR activation and immune-metabolic regulation in thyroid cancer
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

25총합

5개년 연도별 피인용 수

144총합
주요 논문
5
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1
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인용수 0
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2026
A Temporal Analysis of Surgical Management and Outcomes Following ATA Guideline Updates in Papillary Thyroid Carcinoma: A Real-World Cohort Study of 31,861 Patients in South Korea
Jae Sang Ryu, Eun Jin Kim, In A Lee, Dong Wook Kim, Ji An Lee, Ji An Lee, Dong Hyun Seo, J H Park, Sunmi Park, Sung Ku Kang, S M Kang, Jong Ju Jeong, Kee Hyun Nam, Woong Youn Chung, Young Suk Jo, Jandee Lee, Jandee Lee
IF 6.7 (2026)
Thyroid
배경: 미국갑상선학회(American Thyroid Association, ATA) 가이드라인의 2009년 및 2015년 개정은 저위험 유두갑상선암(PTC) 환자의 치료에서 광범위한 수술을 줄이고 방사성 요오드(RAI) 사용을 감소시키는 방향으로의 전환을 촉진하였다. 본 연구의 목적은 이러한 가이드라인 변화가 치료 양상, 합병증 및 종양학적 예후에 미친 실제 세계(real-world) 영향을 평가하는 데 있다. 방법: 한국의 고부담(대규모) 삼차 의료기관에서 수행된 후향적 코호트 연구로서, 2004-2020년 동안 크기가 ≤4 cm인 PTC로 치료받은 31,861명의 환자를 분석하였다. 환자들을 세 시기 코호트(제1코호트 triad 0: 2004-2009, 제1코호트 triad 1: 2010-2015, 제2코호트 triad 2: 2016-2020)로 층화하였고, 군 간 임상병리학적 특성을 균형 있게 맞추기 위해 정확 매칭(exact matching)을 수행하였다. 분절 회귀(segmented regression) 분석을 사용하여 치료 양상의 변화를 확인하였다. 수술 후 합병증 및 무병생존기간(DFS)은 조건부 로지스틱 및 층화 Cox 회귀 분석을 이용해 매칭된 코호트 간 비교를 수행하였다. 추적 관찰의 변이를 보정하기 위해 5년 제한 평균 생존시간(restricted mean survival time, RMST) 분석을 시행하였다. 결과: < 0.001)로 나타났으나, 일과성 합병증은 안정적으로 유지되었다. 재발률은 가장 최근 시기에서 가장 낮았(1.3%)다. 그러나 DFS 분석에서는 선행 코호트에 비해 triad 2에서 재발에 대한 더 높은 위험비(hazard ratio)를 보였다(triad 2 대 0의 hazard ratio: 1.520, 신뢰구간: 1.160-1.980). 반면 5년 DFS 및 RMST 비교에서는 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 결론: 본 연구에서 ATA 가이드라인에 기반한 치료 강도 하향(de-escalation) 전략이 실제 임상에서 성공적으로 구현되어, 단기 종양학적 예후를 훼손하지 않으면서 과잉치료 및 수술 관련 이환율을 감소시켰다.
https://doi.org/10.1177/10507256261442841
Guideline
Cohort study
Thyroid
Cohort
Retrospective cohort study
Thyroidectomy
2
article
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인용수 1
·
2025
Radiotranscriptomics in papillary thyroid carcinoma complement current noninvasive risk stratification system
Dong Hyun Seo, Eunjung Lee, Jung Hyun Yoon, E. Park, Sun‐Mi Park, Hwa Young Lee, Joon Ho, Cho Rok Lee, Kyunghwa Han, Jandee Lee, Jin Young Kwak, Young Suk Jo
IF 12.5 (2025)
Science Advances
유두상 갑상선암(papillary thyroid carcinoma, PTC)은 대체로 예후가 양호하지만, 비침습적 위험도 층화 도구의 신뢰성이 부족하여 과잉치료가 계속되고 있다. 본 연구는 PTC의 수술 전 평가를 향상시키기 위한 방사선영상 라디믹스 기반 접근법을 개발하였다. 255명의 환자로부터 영상 특징을 분석하였고, 비지도 클러스터링을 통해 3개의 종양 클러스터를 확인했으며, 그중 1개 클러스터(클러스터 2)는 유리한 임상 및 분자적 프로파일을 보였다. 라디믹스 점수를 구성하고 내부 및 외부에서 검증했으며, 높은 진단 정확도(곡선하면적 0.98)를 달성하였다. 또한 낮은 N 병기 및 유리한 치료 반응과 같은 양성 특징을 독립적으로 예측하였다. 전사체 분석에서는 클러스터 2에서 면역 활성화 및 생존 관련 유전자 발현이 확인되었다. 본 모델은 능동적 감시(active surveillance)를 위한 환자 층화에서 견고한 성능을 보였으며, 기존의 진단 프레임워크를 보완하여 임상 의사결정을 안내하는 정밀한 비침습적 도구를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
https://doi.org/10.1126/sciadv.adv6697
Risk stratification
Thyroid carcinoma
Medicine
Thyroid nodules
Radiomics
Cluster (spacecraft)
Internal medicine
Complement (music)
Thyroid cancer
Oncology
3
article
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인용수 8
·
2023
Immune response and mesenchymal transition of papillary thyroid carcinoma reflected in ultrasonography features assessed by radiologists and deep learning
Jandee Lee, Jung Hyun Yoon, Eunjung Lee, Hwa Young Lee, Seonhyang Jeong, Sun‐Mi Park, Young Suk Jo, Jin Young Kwak
IF 11.4 (2023)
Journal of Advanced Research
서론: 유방? 초음파촬영(US)에서 관찰되는 유두상 갑상선암(PTC)의 초음파 소견은 종양의 행동 양상과의 연관성 때문에 생검 대상 결절을 선별하는 데 사용된다. 그러나 PTC의 특징적인 초음파 소견으로 이어지는 분자생물학적 기전은 대부분 알려져 있지 않다. 목적: 본 연구는 방사선 전문의가 평가한 초음파 소견과 3개의 합성곱 신경망(CNN)으로 평가한 초음파 소견의 배후에 있는 분자생물학적 기전을 전사체(transcriptome) 분석을 통해 규명하고자 하였다. 방법: 273개의 PTC 조직 샘플로부터 전사체 데이터를 생성하고, 초음파 소견에 따라 차등발현유전자(DEGs)를 확인하였다. 또한 유전자 세트 풍부도 분석(gene set enrichment analysis, GSEA)과 ClusterProfiler를 사용하여 방사선 전문의 및 세 개의 CNN - CNN1(ResNet50), CNN2(ResNet101), CNN3(VGG16) - 의 평가에 따라 경로 풍부도 분석을 수행하였다. PTC에 대한 시그니처 유전자 점수는 단일 샘플 GSEA(single-sample GSEA, ssGSEA)로 계산하였다. 결과: 개별의 의심 초음파 소견은 일관되게 면역 반응과 상피-간엽 전이(EMT) 관련 유전자의 상향 조절을 시사하였다. 마찬가지로 방사선 전문의와 세 개의 CNN이 양성으로 평가한 PTC는 면역 및 기질 성분이 풍부한 유전자 세트가 좌표적으로(enrichment) 풍부하게 나타났다. 그러나 방사선 전문의가 양성으로 평가한 PTC가 가장 많은 수의 DEGs를 보였고, CNN3가 양성으로 평가한 PTC는 CNN1 또는 CNN2에 비해 더 다양한 DEGs와 유전자 세트를 보였다. 방사선 전문의와 세 개의 CNN이 각각 양성 또는 음성으로 일치하여 평가한 PTC의 비율은 각각 85.6%(231/273) 및 7.1%(3/273)이었다. 결론: 방사선 전문의와 CNN이 평가한 US 소견은 PTC에서 분자생물학적 특성과 종양 미세환경을 나타내었다.
https://doi.org/10.1016/j.jare.2023.09.043
Transcriptome
Thyroid carcinoma
Stromal cell
Biopsy
Downregulation and upregulation
Convolutional neural network
Immune system
Biology
Cancer research
Gene
최신 정부 과제
12
과제 전체보기
1
2023년 2월-2026년 2월
|104,605,000
단일 세포 전사체 분석에 기반한 면역대사 융합 기전 규명
1. 갑상선암의 침윤, 전이 단계를 획정(劃定)하는 종양 미세 환경의 면역학적 특징을 규정하고, 이에 수반되는 대사 전환 기전을 입증하여 단일 세포 수준의 질환 모델링을 구축(構築)하고자 함.2. 종양 미세 환경의 이질(異質)성에 대응하는 종양 미세 환경 구성 주요 세포의 면역학적 특징 및 대사적 표현형을 융합하는 기전을 규명(糾明)하여 질환 모델링을 심화...
갑상선암
단일세포분석
돌연변이
종양미세환경
면역회피기전
플랫폼 구축
2
2023년 2월-2026년 2월
|116,227,000
단일 세포 전사체 분석에 기반한 면역대사 융합 기전 규명
1. 갑상선암의 침윤, 전이 단계를 획정(劃定)하는 종양 미세 환경의 면역학적 특징을 규정하고, 이에 수반되는 대사 전환 기전을 입증하여 단일 세포 수준의 질환 모델링을 구축(構築)하고자 함.2. 종양 미세 환경의 이질(異質)성에 대응하는 종양 미세 환경 구성 주요 세포의 면역학적 특징 및 대사적 표현형을 융합하는 기전을 규명(糾明)하여 질환 모델링을 심화...
갑상선암
단일세포분석
돌연변이
종양미세환경
면역회피기전
3
주관|
2021년 2월-2022년 2월
|31,277,000
통합 스트레스 응답기작에 근간한 종양 미세 환경 조절 기전 규명
□ 연구내용: 1) 갑상선암의 진행 단계의 분류와 이에 따른 다차원 유전체, 전사체, 후성유전체 자료 분석 (Multi-omic data analysis; Exome seq, RNA seq, ncRNA microarray, MeDIA-CpG Microarray) - Public repository (GTEX, TCGA(THCA), GENIE, NCBI GEO, CCLE 및 human Protein Atlas 등) 활용 병행 분석 2) 다차원 자료 통합 분석에 근거한 단계별 종양 미세 환경의 특징 규명 및 바이오마커 후보 물질 선별 3) 표현형 기반 분석(phenome-wide association)과 자체 검증 코호트를 활용한 단계별 바이오마커의 검증 및 질환 위험도 예측 모델 개발 □ 연구범위 1) 갑상선암 진행 단계별 종양 미세 환경의 특징 규명과 바이오마커 후보물질 선별 - Public repository (GTEX, TCGA(THCA), GENIE, NCBI GEO, CCLE 및 human Protein Atlas 등) 활용 병행 분석 2) 다차원 자료 통합 분석 검증 및 종양 미세 환경의 이질성 규명 3) 표현형 기반 분석을 통한 미토콘드리아 생합성 현상 규명
갑상선암
능동감시
스트레스 응답기작
종양 미세 환경
최신 특허
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
거절2018유전자 불안정성을 이용한 질병 진행 및 예후 예측 방법1020180076917
전체 특허

유전자 불안정성을 이용한 질병 진행 및 예후 예측 방법

상태
거절
출원연도
2018
출원번호
1020180076917

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