한양대학교 약학대학
약학대학 정지은
한양대학교 약학대학 정지은 교수 연구실은 유전적 변이와 약물 반응의 상관관계를 심층적으로 탐구하는 임상약학 및 약물유전체학 분야의 선도적 연구실입니다. 본 연구실은 유전체 데이터, 전자의무건강기록, 보험청구자료 등 다양한 보건의료 빅데이터를 통합적으로 활용하여, 환자 개개인의 유전적 특성에 따른 약물의 동태와 이상반응 발현의 차이를 규명하고 있습니다. 이를 통해 환자 맞춤형 치료 전략을 제시하고, 약물 부작용의 위험을 최소화하는 정밀의료 실현에 앞장서고 있습니다.
연구실의 주요 연구 분야는 유전적 변이에 따른 약물동태 및 이상반응 연구, 약물유전체학, 약물감시(Pharmacovigilance), 약물 사용 평가(Medication Use Evaluation), 그리고 보건의료 빅데이터 및 머신러닝 기반 예측 모델 개발 등입니다. 특히, GWAS 데이터와 임상 데이터를 결합하여, 실제 임상 현장에서 발생하는 다양한 약물 이상반응의 예측 및 예방 모델을 구축하고 있습니다. 또한, 건강보험심사평가원 및 국민건강보험공단 보험청구자료, 의약품이상사례보고시스템 등 대규모 데이터를 활용한 후향적 관찰 연구를 통해, 약물의 효능과 안전성을 평가하고, 정책적 제언을 도출하고 있습니다.
임상약학 분야에서는 환자 맞춤형 약료 서비스 개발, 영양지원팀(NST) 활동 평가, 주사제 무균조제료 및 집중영양치료료 등 실제 임상 현장에서의 약사 역할과 효과를 분석하고 있습니다. 고령 환자, 암환자, 만성질환자 등 다양한 환자군을 대상으로 약물 사용의 적정성, 부작용 발생 위험, 재입원 및 사망률 등 임상적 결과와의 연관성을 심층적으로 연구하고 있습니다. 이를 통해 임상약사의 전문성 강화와 환자 안전 및 치료 성과 향상에 기여하고 있습니다.
또한, 머신러닝 및 인공지능 기법을 접목하여 약물 이상반응 및 치료 결과를 예측하는 모델을 개발하고, 실제 임상에서 환자별 위험도를 사전에 평가할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다. 이러한 연구는 환자 중심의 맞춤형 의료 실현과 약물 안전성 향상에 중요한 역할을 하고 있습니다.
정지은 교수 연구실은 앞으로도 유전적 변이와 약물 반응 연구, 보건의료 빅데이터 및 첨단 분석기술을 활용한 약물 안전성 평가, 임상약학 기반의 환자 맞춤형 약료 서비스 개발 등 다양한 연구를 지속적으로 추진하여, 국민 건강 증진과 정밀의료 실현에 기여할 계획입니다.
Adolescent Health
Pharmacogenomics
Clinical Pharmacy
유전적 변이에 따른 약물동태와 이상반응발현 연구
본 연구실은 유전적 변이가 약물의 동태와 이상반응 발현에 미치는 영향을 심층적으로 연구하고 있습니다. 유전체 데이터와 임상 데이터를 통합하여, 개인별 약물 반응의 차이를 규명하고, 약물의 흡수, 분포, 대사, 배설 과정에서 나타나는 유전적 요인들을 분석합니다. 이를 통해 환자 개개인에게 최적화된 약물 용량과 치료 전략을 제시하는 것이 주요 목표입니다.
특히, 다양한 약물유전체학 연구를 통해 와파린, 아목시실린, 리토드린 등 여러 약물에 대한 유전적 다형성과 약물 반응의 상관관계를 밝히고 있습니다. GWAS(Genome-Wide Association Study) 데이터와 전자의무건강기록(EMR), 보험청구자료 등 대규모 보건의료 빅데이터를 활용하여, 실제 임상 현장에서 발생하는 이상반응의 예측 및 예방 모델을 개발하고 있습니다.
이러한 연구는 환자 맞춤형 치료의 실현을 위한 기반을 마련하며, 약물 부작용의 위험을 최소화하고 치료 효과를 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 유전적 변이와 약물 반응 간의 연관성에 대한 연구를 지속적으로 확장하여, 정밀의료와 임상약학 분야의 발전을 선도할 계획입니다.
보건의료 빅데이터 및 머신러닝 기반 약물 안전성 및 예측 모델 연구
본 연구실은 건강보험심사평가원, 국민건강보험공단 보험청구자료, 의약품이상사례보고시스템, 전자의무건강기록 등 다양한 보건의료 빅데이터를 활용하여 약물의 효능과 안전성을 평가하고 있습니다. 대규모 후향적 관찰 연구를 통해 실제 임상 현장에서의 약물 사용 패턴과 이상반응 발생 현황을 분석하며, 이를 바탕으로 약물 안전성 관리 정책 및 가이드라인 개발에 기여하고 있습니다.
또한, 머신러닝 및 인공지능 기법을 접목하여 약물 이상반응 및 치료 결과를 예측하는 모델을 구축하고 있습니다. 예를 들어, 골다공증 환자에서 비스포스포네이트 관련 악골괴사 발생 예측, 항응고제 사용 환자에서 출혈 위험 예측 등 다양한 임상 상황에 적용 가능한 예측 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 임상에서 환자별 위험도를 사전에 평가하고, 맞춤형 약물 처방 및 모니터링 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다.
이외에도, 약물감시(Pharmacovigilance), 약물 사용 평가(Medication Use Evaluation), 의약품 안전사용 기준 개발 등 약물 안전성 향상을 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 앞으로도 빅데이터와 첨단 분석기술을 활용하여, 국민 건강 증진과 약물 부작용 예방에 기여할 수 있는 연구를 지속적으로 추진할 예정입니다.
임상약학 및 환자 맞춤형 약료 서비스 개발
임상약학 분야에서 본 연구실은 환자 맞춤형 약료 서비스의 개발과 실현을 위해 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 임상 현장에서의 약물 사용 실태 조사, 약물치료 최적화, 영양지원팀(NST) 활동 평가, 주사제 무균조제료 및 집중영양치료료 등 실제 환자 치료 과정에서의 약사 역할과 효과를 분석합니다. 이를 통해 임상약사의 전문성을 강화하고, 환자 안전 및 치료 성과 향상에 기여하고 있습니다.
특히, 고령 환자, 암환자, 만성질환자 등 다양한 환자군을 대상으로 약물 사용의 적정성, 부작용 발생 위험, 재입원 및 사망률 등 임상적 결과와의 연관성을 분석합니다. 또한, 다약제 복용, 부적절 약물 사용, 약물유해반응 등 실제 임상에서 빈번하게 발생하는 문제에 대한 해결책을 제시하고, 이를 기반으로 환자 맞춤형 약료 서비스 모델을 개발하고 있습니다.
이러한 연구는 임상약학의 학문적 발전뿐만 아니라, 실제 의료현장에서의 약사 역할 확대와 환자 중심의 통합 약료 서비스 실현에 중요한 밑거름이 되고 있습니다. 앞으로도 임상약학의 다양한 영역에서 혁신적인 연구를 지속하여, 환자 맞춤형 의료의 실현과 국민 건강 증진에 기여할 계획입니다.
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