김루시아 연구실은 폐병리학을 중심으로 폐암 및 다양한 폐질환의 진단, 분자생물학적 특성 분석, 그리고 정밀의료 실현을 위한 연구를 선도적으로 수행하고 있습니다. 연구실은 EGFR, ALK, ROS1 등 주요 유전자 변이의 진단 및 예후 예측을 위한 분자 표지자 검사 가이드라인 개발, 액체생검 기반의 비침습적 진단법 개발, 그리고 차세대 염기서열분석(NGS) 등 첨단 분자진단 기술을 임상에 적용하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 최근에는 인공지능 및 딥러닝 기술을 활용한 폐암 진단 연구에 집중하고 있습니다. Whole Slide Image(WSI) 기반의 조직 슬라이드 이미지를 딥러닝 모델로 분석하여 EGFR 변이 여부를 예측하는 연구, CT 영상에서 추출한 방사선학적 특징과 임상 데이터를 결합한 예측 모델 개발 등 다양한 AI 기반 정밀의료 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 폐암 환자의 진단 정확도 향상과 맞춤형 치료 전략 수립에 큰 기여를 하고 있습니다. 연구실은 국내외 다기관 협력 연구를 통해 한국인 폐암 환자 집단의 분자적 특성에 대한 대규모 데이터베이스를 구축하고, 이를 바탕으로 표준화된 분자진단 가이드라인을 제시함으로써 임상 현장에서의 적용 가능성을 높이고 있습니다. 또한, 다양한 폐질환(폐섬유화, 폐감염, 희귀 폐질환 등)에 대한 조직학적, 분자생물학적 연구도 활발히 진행하여 폐질환의 병인 기전 규명과 진단법 개발에 기여하고 있습니다. 이외에도, 연구실은 세포병리학적 진단법의 고도화, 고품질 세포블록 제작 기술 개발, 다양한 조직 및 세포 샘플에서의 분자진단 최적화 연구 등 병리학적 진단의 정확성과 효율성을 높이기 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 임상 현장에서의 신속하고 정확한 진단, 환자 맞춤형 치료, 그리고 예후 예측에 중요한 역할을 하고 있습니다. 김루시아 연구실은 앞으로도 폐병리와 분자진단, 인공지능 기반 영상 분석 등 다양한 첨단 기술을 융합하여 폐암 및 폐질환 환자의 진단과 치료, 그리고 정밀의료 실현에 앞장설 것입니다. 이를 통해 환자 중심의 의료 혁신과 임상적 가치 창출에 지속적으로 기여할 계획입니다.