김성헌 연구실
의학과 김성헌
의학과 연구실은 신경 보호, 의료 영상에서의 머신 러닝, 인지 저하, 치매, 뇌졸중 등의 연구 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 파킨슨 모델에서 α-시누클레인 제거를 통한 신경 보호 효과 연구, 뇌 컴퓨터 단층 촬영 이미지를 이용한 피질 위축 자동 추정 머신 러닝 기반 연구, 치매 진행 예측을 위한 '종합 시각 평가 척도'와 머신 러닝 알고리즘 연구 등 다양한 프로젝트를 수행하였습니다. 또한, 허혈성 뇌졸중 후 인지 기능 변화와 관련된 연구, 알츠하이머 치매 환자의 치료 패턴 분석 연구 등도 진행하였습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로, 연구실은 관련 기업과의 R&D 협력을 통해 더욱 발전된 연구를 이어가고자 합니다.
Machine Learning in Medical Imaging
Dementia
Stroke
파킨슨병 모델에서의 선택적 ER-파지와 α-시뉴클레인 제거 조절을 통한 신경 보호 효과 연구
파킨슨병 모델에서 선택적 ER-파지를 통해 α-시뉴클레인의 제거를 조절하여 신경 보호 효과를 창출하는 연구입니다. 이 연구는 α-시뉴클레인의 축적이 신경 세포 사멸과 파킨슨병의 주요 원인 중 하나라는 사실에 주목하고 있습니다. 선택적 ER-파지는 세포 내 소기관의 품질 관리를 통해 α-시뉴클레인의 축적을 줄이며, 이를 통해 신경 세포의 생존율을 높이고 기능을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시합니다. 이를 위해 다양한 실험적 모델을 사용하여 효과적인 ER-파지 활성화 방법을 탐구하고, 그 신경 보호 메커니즘을 분석합니다. 이러한 연구는 파킨슨병 치료제 개발에 중요한 기초 자료를 제공할 것으로 기대됩니다.
1
A selective ER-phagy exerts neuroprotective effects via modulation of α-synuclein clearance in parkinsonian models
, 2023
2
Machine learning-based automatic estimation of cortical atrophy using brain computed tomography images
, 2022
3
Predicting progression to dementia with “comprehensive visual rating scale” and machine learning algorithms
, 2022