김수진 연구실의 핵심 축은 갑상선암을 중심으로 한 내분비외과 종양 연구이다. 연구실은 유두갑상선암을 비롯한 다양한 내분비계 종양에서 질병의 진행 양상, 재발 위험, 예후 인자를 정밀하게 분석하고, 수술 치료의 적응증과 범위를 보다 합리적으로 설정하는 데 초점을 둔다. 특히 임상 현장에서 자주 마주치는 환자군의 이질성을 반영하여, 단순한 병기 분류를 넘어 실제 치료 결과와 연결되는 정밀한 위험도 평가 체계를 구축하려는 성격이 강하다. 이 연구실은 갑상선암의 공격성과 전이에 영향을 미치는 분자생물학적 요인에도 주목한다. 학술 발표와 연구 과제에서 확인되듯이 BRAFV600E 변이, 하시모토 갑상선염 동반 여부, 연령 기준, 재발 관련 인자 등 임상병리학적 요소를 통합적으로 해석하여 예후 예측력을 높이는 연구를 수행해 왔다. 또한 치료적 측경부 곽청술 이후 재발에 영향을 주는 요인 분석, 암 특이 생존율 향상을 위한 예측 모델 개선 등 실제 외과적 의사결정에 직접 도움이 되는 연구 질문을 지속적으로 다루고 있다. 궁극적으로 이 주제는 내분비외과 수술의 정밀의료화를 지향한다. 환자의 종양 특성과 생물학적 위험 신호를 수술 전략, 추적 관찰 계획, 보조 치료 선택과 연결함으로써 과잉치료는 줄이고 필요한 환자에게는 보다 적극적인 개입이 가능하도록 하는 것이 목표이다. 이러한 연구는 갑상선암 환자의 생존율뿐 아니라 삶의 질, 합병증 감소, 장기 추적관리의 효율성 향상에도 기여할 수 있다는 점에서 임상적 파급력이 크다.

연구실은 갑상선암의 성차와 생물학적 공격성을 설명하는 중요한 축으로 여성호르몬과 종양미세환경의 상호작용을 집중적으로 연구하고 있다. 관련 국가연구과제에서는 여성 환자 비중이 높은 갑상선암의 특성을 바탕으로, 에스트로겐이 종양의 증식과 전이, 공격성 증가에 어떤 방식으로 관여하는지 규명하고자 한다. 이는 단순한 호르몬 효과 분석을 넘어서, 갑상선암의 임상적 특성을 설명할 수 있는 기전 중심 연구라는 점에서 의의가 크다. 구체적으로는 대식세포의 동원과 M1/M2 분화, 종양 관련 대식세포의 기능 변화, 암세포와 미세환경 사이의 신호교환이 주요 분석 대상이다. 최근 과제에서는 NLRP3 인플라마좀과 파이롭토시스까지 연구 범위를 확장하여, 여성호르몬이 염증성 세포사멸과 면역미세환경을 통해 암의 침습성과 치료 반응에 어떤 영향을 주는지 탐구하고 있다. 이러한 접근은 종양 자체만이 아니라 종양을 둘러싼 면역 및 염증 생태계를 함께 이해함으로써, 기존 병리학적 평가로는 설명하기 어려운 환자 간 차이를 해석하는 데 도움이 된다. 이 연구가 지향하는 최종 목표는 새로운 치료 표적의 발굴이다. 에스트로겐 신호전달, 대식세포 극성화, 인플라마좀 활성 조절과 같은 분자경로가 실제 치료 개입점이 될 수 있다면, 갑상선암 환자에서 보다 맞춤형이고 기전 기반의 치료전략 설계가 가능해진다. 특히 고위험 환자군의 선별, 재발 억제, 전이 감소와 같은 임상적 성과로 이어질 수 있어 내분비외과와 종양면역학을 연결하는 대표적 융합 연구 분야로 볼 수 있다.

김수진 연구실은 갑상선암뿐 아니라 일차알도스테론증과 같은 내분비질환의 정밀진단 체계 개선에도 적극적으로 참여하고 있다. 특히 일차알도스테론증에서 표준검사인 부신정맥채혈이 침습적이고 고난도라는 임상적 한계를 해결하기 위해, Gallium-68 pentixafor PET/CT와 같은 새로운 분자영상 기법의 유효성을 평가하는 무작위 대조 연구를 수행하고 있다. 이는 진단 정확도를 높이는 동시에 환자별 최적 치료 전략을 수립하려는 정밀의학적 접근이다. 이 연구는 단순히 영상기술을 도입하는 데 그치지 않고, 기존 검사와의 비교를 통해 실제 수술 성적에 어떤 영향을 미치는지까지 평가한다는 특징이 있다. 다시 말해 영상 소견이 병변의 위치와 기능적 아형 분류를 얼마나 정확히 반영하는지, 그 결과 수술 대상 선정과 수술 후 임상 결과가 얼마나 향상되는지를 체계적으로 분석한다. 이러한 방식은 외과 영역에서 진단과 치료를 분리하지 않고 하나의 연속된 의사결정 과정으로 통합한다는 점에서 중요하다. 향후 이 분야의 발전은 불필요한 침습적 검사 감소, 적절한 환자 선별, 수술 성공률 향상으로 이어질 수 있다. 더 나아가 기능성 내분비질환에서 영상 기반 바이오마커를 확립하면, 개인별 질환 특성을 반영한 수술 적응증 설정과 예후 예측이 가능해진다. 내분비외과 의사가 진단기술의 혁신과 수술 결과 개선을 동시에 추구한다는 점에서, 이 연구 주제는 연구실의 임상 번역 역량을 잘 보여준다.

연구실은 전통적인 외과 임상연구를 넘어 의료 인공지능과 데이터 기반 진단기술 개발에도 참여하고 있다. 등록 특허인 임상 기록 데이터 생성 방법 및 장치는 검사, 시술, 수술 영상에서 임상적으로 의미 있는 프레임을 검출하고 이를 시간 기반으로 시각화하여 리포트화하는 기술을 제시한다. 이는 수술실과 진료 현장에서 발생하는 비정형 의료데이터를 정형화하고, 의료진이 활용 가능한 정보로 전환하는 디지털 전환 연구의 일환이다. 또한 의료 빅데이터 플랫폼 개발 사업과 인공지능 기반 단백체 분석을 활용한 다중 암 진단 바이오마커 개발 과제는 연구실이 데이터, 소프트웨어, 진단의학을 융합하는 방향으로 확장되고 있음을 보여준다. 비정형 임상정보의 구조화는 대규모 학습 데이터 구축의 기반이 되며, 이후 영상·임상·오믹스 정보를 통합한 예측 모델 개발로 이어질 수 있다. 실제로 최근에는 종양침윤림프구의 공간 분석을 인공지능으로 수행하여 면역항암제 반응 예측 바이오마커를 탐색하는 연구에도 참여하고 있어, 데이터 기반 종양 정밀의학과의 접점이 분명하다. 이러한 연구는 미래의 외과학이 단지 수술기법에 머무르지 않고 데이터 해석과 의사결정 지원을 포함하는 방향으로 변화하고 있음을 반영한다. 궁극적으로는 암 조기진단, 치료 반응 예측, 수술 기록의 표준화, 임상 워크플로우 효율화에 기여할 수 있으며, 의료현장에 적용 가능한 실용적 기술 개발이라는 점에서 가치가 높다. 내분비외과 중심 연구실이 AI와 디지털 헬스 영역으로 확장되는 흐름은 향후 다학제 협력의 중요한 기반이 될 것이다.