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이다영 연구실
고려대학교 의학과 이다영 교수
혈당 변동성
GGT 변동성
심박변이도(HRV)
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이다영 연구실

고려대학교 의학과 이다영 교수

이다영 연구실은 당뇨병 환자에서 혈당 변동성 및 바이오마커 변동성이 심혈관·신장 합병증과 사망 위험에 미치는 영향을 분석합니다. fasting glucose와 gamma-glutamyl transferase의 장기 측정치를 기반으로 변동성 지표를 산출하고, 대규모 관찰자료에서 예측 모델을 구축합니다. 또한 심박변이도(HRV)를 활용해 자율신경 기능 변화가 당뇨 발병과 연관되는지를 평가하고, 지방 조직·지질 축적 관련 병태생리를 세포 모델로 확장하여 염증 및 대사 경로의 변화를 관찰합니다. 더불어 일주기 리듬을 반영한 식후혈당 예측 인공지능과 한국인 맞춤형 식이조절 프로그램을 개발하여 예측 결과의 임상 적용 가능성을 높이고 있습니다.

혈당 변동성GGT 변동성심박변이도(HRV)ESKD 위험 예측식후혈당 예측
대표 연구 분야
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혈당 변동성과 GGT 변동성을 활용한 당뇨 합병증 위험 예측 연구 thumbnail
혈당 변동성과 GGT 변동성을 활용한 당뇨 합병증 위험 예측 연구
Risk prediction for diabetic complications using glucose and GGT variability
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자율신경 기능과 지질 축적 조절을 통한 당뇨 발병·대사지표 변화 연구 thumbnail
자율신경 기능과 지질 축적 조절을 통한 당뇨 발병·대사지표 변화 연구
Diabetes onset and metabolic changes via autonomic function and lipid accumulation control
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일주기 리듬과 식후혈당 예측을 기반으로 한 한국인 맞춤 2형 당뇨병 식이조절 연구 thumbnail
일주기 리듬과 식후혈당 예측을 기반으로 한 한국인 맞춤 2형 당뇨병 식이조절 연구
Circadian rhythm and postprandial glucose prediction for personalized dietary intervention in type 2
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
|
인용수 0
·
2025
Effect of Mulberry Leaf and Its Active Component, 1-Deoxynojirimycin, on Palmitic Acid-Induced Lipid Accumulation in HepG2 Cells
Da Young Lee, Jiyeon Kim, Min Ji Han, Seon Hwa Kim, Tae Hoon Kim, Dae‐Woon Eom, Inhyeok Song, Daesik Jeong, Noriko Yamabe, Ki Hyun Kim
IF 4.5 (2025)
Biomedicines
우리의 결과는 MLE, DNJ, 및 LL이 PA로 유도된 지방간 세포에서 지질 축적, 염증성 사이토카인 수준, 그리고 FAS 및 PPAR-γ의 단백질 발현을 감소시킨다는 것을 시사한다.
https://doi.org/10.3390/biomedicines13122930
Palmitic acid
Western blot
Cytokine
Oil Red O
Lipid accumulation
Fatty acid
Fatty acid synthase
2
Article
|
·
인용수 0
·
2023
975-P: Clinical and Lifestyle Determinants of Continuous Glucose Monitoring Metrics in Insulin-Treated Patients with Type 2 Diabetes
Da Young Lee, N.H. Kim, INHA JUNG, So Young Park, JI HEE YU, Ji A Seo, SUNG-MIN PARK, Nan Hee Kim
IF 6.2 (2023)
Diabetes
목적: 생활 습관과 연속혈당측정(continuous glucose monitoring, CGM) 지표 간의 연관성을 평가할 근거는 제한적이었다. 따라서 본 연구는 인슐린 치료를 받는 제2형 당뇨병(T2DM) 환자에서 CGM 지표의 행동적 및 대사적 결정요인을 규명하고자 하였다. 방법: 이는 전향적 관찰 연구이다. T2DM으로 인슐린 치료를 받는 122명의 환자 데이터를 분석하였다. 참여자들은 Dexcom G6와 Fitbit을 착용하였고, 식이 정보는 10일 동안 확인하였다. CGM 기반 목표의 동시 달성에 대해 다변량 보정 로지스틱 회귀분석을 수행하였으며, 이는 고혈당, 저혈당 및 혈당변동성(glycemic variability, GV)에 대한 시간 비율로 정의하였다. 탄수화물, 단백질, 지방 및 섬유소 섭취량, 걸음 수, 수면, 식후 C-펩타이드 대 포도당 비(postprandial C-peptide to glucose ratio, PCGR), 혈당강하 약물에 대한 정보 및 대사 요인을 분석에 추가하였다. 또한 하루 동안의 에너지 및 다량영양소 분포와 간식 섭취가 CGM 지표에 미치는 영향을 평가하였다. 결과: 로지스틱 회귀분석 결과, 여성, PCGR이 높은 군, HbA1c가 낮은 군, 주간 걸음 수가 높은 군은 CGM 기반의 모든 목표를 달성할 확률이 더 높았다(승산비[95% 신뢰구간]: 각각 0.24 [0.09–0.65], 0.95 [0.9–0.99], 1.34 [1.03–1.25], 1.15 [1.03–1.29]). 또한 간식을 섭취한 참여자들은 간식을 섭취하지 않은 참여자에 비해 고혈당의 지속 시간이 더 짧고 GV가 더 낮았다. 결론: 인슐린 치료를 받는 T2DM 환자에서 잔여 인슐린 분비, 주간 걸음 수, HbA1c, 그리고 여성이 적절한 혈당 조절의 가장 관련 있는 결정요인임을 확인하였다. 아울러 간식을 섭취한 사람들은 더 낮은 고혈당 시간과 더 낮은 GV에 노출되었다. 공시 D. Lee: 없음. N. Kim: 없음. I. Jung: 없음. S. Park: 없음. J. Yu: 없음. J. Seo: 없음. S. Park: 없음. N. Kim: 없음. 연구비 한국연구재단(National Research Foundation of Korea) (2019M3E5D3073102, 2019R1H1A2039682, 2020R1I1A1A01071665); 한국정보통신산업진흥원(National IT Industry Promotion Agency) (S0252-21-1001)
http://dx.doi.org/10.2337/db23-975-p
Medicine
Glycemic
Insulin
Postprandial
Logistic regression
Type 2 diabetes
Internal medicine
Odds ratio
Type 1 diabetes
Diabetes mellitus
3
Book chapter
|
·
인용수 0
·
2022
Adipose tissue
Da Young Lee, Tuy An Trinh, Myoung‐Sook Shin, Ki Sung Kang
Elsevier eBooks
https://doi.org/10.1016/b978-0-12-822368-0.00009-8
Adipokine
Medicine
Adipose tissue
Steatosis
Fatty liver
Fibrosis
Steatohepatitis
Nonalcoholic fatty liver disease
Cirrhosis
Internal medicine
최신 정부 과제
2
과제 전체보기
1
2023년 6월-2026년 5월
|194,600,000원
일주기 리듬을 반영한 식후혈당 예측 알고리즘을 기반으로 한 한국인 맞춤형 2형 당뇨병 식이조절 프로그램 개발
2형 당뇨병 환자의 일주기 리듬을 반영한 식후혈당 예측 알고리즘을 기반으로 한 한국인 맞춤형 당뇨병 식이조절 프로그램 개발 및 대사체 변화 규명
2형 당뇨병
일주기리듬
대사체
저탄수화물식이
2
주관|
2020년 6월-2023년 5월
|150,000,000원
2형 당뇨병 환자를 위한 혈당 예측 인공지능 개발
본 과제는 인슐린을 투여하는 2형 당뇨병 환자 대상 전·후향 의무기록 분석과 인공지능을 결합해, 인슐린 투여 후 혈당 변화를 예측하는 모델을 개발하는 연구임. 연구목표는 전향적/후향적 연구로 데이터베이스를 구축하고, 혈당 예측 인공지능 모델 개발 및 유효성 평가와 고도화 수행에 있음. 핵심 연구내용은 후향적 의무기록 데이터베이스와 전향적 연속혈당 측정 기반 혈당변동 데이터베이스 구축, 데이터베이스 서버 구축, 예측력 검증 및 알고리즘 정확도·응답속도 개선임. 기대효과는 환자별 인슐린 용량 조절과 혈당 강하제 반응 예측, 퇴원 이후 모바일 어플리케이션 기반 자가 혈당 조절 플랫폼 및 의료진 처방 교육 활용임.
인공지능
2형 당뇨병
인슐린
알고리즘
혈당
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
거절2021당뇨병성 신증 추정 방법 및 장치1020210164414
등록2020인슐린 투여량 조절 방법1020200141810
전체 특허

당뇨병성 신증 추정 방법 및 장치

상태
거절
출원연도
2021
출원번호
1020210164414

인슐린 투여량 조절 방법

상태
등록
출원연도
2020
출원번호
1020200141810