윤태식 연구실의 핵심 연구축 중 하나는 반려견에서 발생하는 신경염증과 면역매개성 신경질환의 병태생리를 규명하는 것이다. 특히 면역매개성 뇌척수막염(MUE)과 같은 난치성 질환을 중심으로, 질환이 발생하고 진행되는 과정에서 어떤 염증 매개물질과 조직학적 변화가 나타나는지 체계적으로 분석한다. 이를 통해 임상 현장에서 진단이 어렵고 예후 예측이 불확실한 수의 신경질환에 대해 보다 정밀한 해석 틀을 제공하는 것을 목표로 한다. 연구실은 혈청 및 뇌척수액 기반 생체표지자 발굴과 함께, 신경학적 증상과 연결되는 객관적 지표를 찾는 데 집중하고 있다. 프로젝트와 학회 발표 내용을 보면 neurofilament light chain, 보체, 염증성 혈액지표, 발작 모델 관련 매개인자 등 다양한 후보 표지자를 활용해 진단 정확도와 예후 예측력을 높이려는 시도가 두드러진다. 또한 실험적 발작 모델과 임상 증례를 함께 다루며, 염증 반응과 신경손상 간의 연관성을 다각도로 검증하는 translational research 성격을 띤다. 이 연구는 단순한 기전 규명에 머물지 않고 실제 치료 전략 개발로 이어진다는 점에서 중요하다. 조기 진단이 가능해지면 스테로이드나 면역조절 치료의 개시 시점을 앞당길 수 있고, 환자별 위험도 분류를 통해 맞춤형 치료도 가능해진다. 궁극적으로는 반려동물의 생존율과 삶의 질을 높이고, 수의신경학 분야에서 표준화된 진단·예후평가 체계를 구축하는 데 기여할 것으로 기대된다.

연구실의 또 다른 중요한 연구 방향은 수의내과 질환의 진단 과정을 정량화하고 고도화하는 것이다. 개의 쿠싱증후군, 당뇨병, 췌장질환, 간질환, 심장질환 등 다양한 내과 질환을 대상으로, 혈액검사·혈청화학·요검사와 같은 일상적 임상 데이터를 활용해 질병을 더 정확하게 선별하고 예후를 평가하는 접근을 수행한다. 이는 실제 동물병원에서 즉시 활용 가능한 임상적 가치가 높은 연구 방향이다. 특히 최근 논문에서는 기계학습을 이용해 개의 쿠싱증후군을 선별하는 모델을 개발하여 높은 정확도와 우수한 판별 성능을 제시했다. 이러한 연구는 고가의 추가 검사 이전에 선별 효율을 높여 불필요한 검사 부담을 줄이고, 빠른 의사결정을 가능하게 한다. 더 나아가 연구실은 혈소판-림프구 비율, 호중구-림프구 비율, 미세RNA, 각종 혈청 단백질 등 다양한 바이오마커와 임상지표를 결합해 질환의 중증도, 단기 사망률, 치료 반응을 평가하는 예측모델 개발에도 관심을 보이고 있다. 이러한 데이터 기반 연구는 수의내과를 경험 중심 진료에서 근거 중심 진료로 전환시키는 데 의미가 있다. 검사의 접근성이 높은 지표를 바탕으로 조기 스크리닝 체계를 마련하면 보호자 만족도와 진료 효율을 동시에 높일 수 있다. 또한 향후 더 많은 다기관 임상 데이터가 축적되면, 연구실의 예측모델은 반려동물 맞춤의학과 임상 의사결정 지원 시스템으로 확장될 가능성이 크다.

윤태식 연구실은 수의신경학과 수의내과 영역에서 고급 영상기술을 활용한 정밀 진단에도 강점을 보인다. 연구 과제와 학술발표를 통해 PET, 확산강조영상(MR-DWI), 갑상선 스캔, 간담도 신티그래피 등 첨단 영상기법을 반려동물 질환에 적용하고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 접근은 해부학적 이상을 확인하는 수준을 넘어, 대사 활성도와 기능 변화를 시각화하여 질환의 본질을 더욱 정확히 파악하는 데 목적이 있다. 특히 면역매개성 뇌척수막염과 같은 신경계 질환에서는 구조적 영상만으로 진단이 어려운 경우가 많기 때문에, 아미노산 대사 PET이나 신경손상 관련 영상지표의 활용이 중요하다. 연구실은 18F-FDOPA, 18F-FDG, 18F-flutemetamol 등 다양한 방사성 추적자를 이용해 뇌 질환, 종양성 병변, 갑상선 질환, 간담도 기능 이상 등을 평가하는 방향을 모색하고 있다. 이는 영상의학, 핵의학, 임상내과를 연결하는 융합연구로서 수의학 분야에서 높은 차별성을 가진다. 이러한 정밀 영상진단 연구는 진단 민감도 향상뿐 아니라 치료 계획 수립과 예후 판단에도 직접적인 도움을 준다. 예를 들어 종양의 잔존 병변이나 전이 평가, 갑상선 기능 변화 모니터링, 신경계 병변의 활성도 판별 등은 치료 방침을 바꾸는 핵심 정보가 될 수 있다. 향후 영상지표와 혈액 기반 바이오마커, 임상증상, 기계학습 분석을 통합하면 반려동물 질환의 통합 정밀진단 플랫폼으로 발전할 가능성이 높다.