당뇨병 신장·심혈관 합병증의 예측과 치료 관리

Prediction and Management of Diabetic Cardiorenal Complications

연구 내용

당뇨병 신장질환과 심혈관 사건의 위험을 코호트와 치료 노출 지표로 분석하고, 영상 기반 진단과 임상시험 설계로 관리 전략을 도출하는 연구

당뇨병 신장질환(DKD)의 유병 특성과 단계별 임상적 연관성을 파악하고, RAS blocker 및 SGLT2 inhibitor 사용 양상과 예후 지표의 관계를 분석합니다. 또한 statin의 강도·지속기간, on-statin 지질 및 지단백 조성에 따른 MACE 위험을 비교해 임상에서의 위험 계층화를 지원합니다. 더불어 카드리오-렌알 결과를 평가하는 다기관 임상시험 프로토콜을 통해 치료 효과 검증의 근거를 축적하며, 이미지 기반 면역진단과 AI 분석을 연계해 당뇨병 신장질환의 진단·모니터링 역량을 확장합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 T2D 환자에서 statin 치료의 지속기간과 강도가 MACE 위험에 미치는 상대적 기여를 실제 코호트 자료로 규명하고, 이어서 on-statin LDL-C 및 non-HDL-C가 심혈관 사건 예측에서 차별적으로 유용함을 평가하는 연구를 수행했습니다. 이후 DKD의 유병·동반질환·치료 현황과 단계별 예후 연관을 체계적으로 정리하고, 젊은 성인에서 소득 수준에 따른 사망 위험 격차까지 포함해 임상적 관리 타깃을 구체화했습니다. 최근에는 enavogliflozin의 장기 카드리오-렌알 효과를 검증하기 위한 임상시험 설계를 진행하고, 2024년부터는 이미지 기반 면역진단 장비와 AI 이미지 분석을 통해 DKD 진단 지원 기술을 병행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

DKD 단계 기반 위험 예측 모델
SGLT2 inhibitor 사용 경향 모니터링
RAS blocker 치료 적정성 평가
on-statin 지질 기반 MACE 스코어링
statin 지속기간 최적화 근거 생성
소득·연령별 사망 격차 완화 전략
영상 기반 면역진단 보조지표
당뇨병-심혈관 동시관리 임상 경로
카드리오-렌알 임상시험 설계 지원
진단-치료 연계 임상 의사결정 도구