만성폐쇄성폐질환(COPD)은 단일 질환이 아니라 다양한 임상적, 병리학적 특성을 가진 이질적인 질환군입니다. 본 연구실은 COPD 환자들의 임상적, 유전적, 영상학적 이질성을 심층적으로 분석하여, 환자 개개인에 맞는 맞춤형 치료 전략을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 특히, 폐기능 저하, 급성 악화, 동반 질환 등 다양한 임상 양상을 보이는 환자군을 세분화하고, 각 군별로 예후 및 치료 반응의 차이를 규명하는 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 대규모 코호트 데이터와 유전체 분석, 정량적 CT 영상 분석 등 첨단 연구 방법론을 활용하여 진행됩니다. 예를 들어, 클러스터 분석을 통해 COPD의 아형을 분류하고, 각 아형이 급성 악화나 사망률 등 임상적 결과에 미치는 영향을 평가합니다. 또한, COPD 환자에서 발견되는 다양한 유전적 변이와 임상적 표현형의 연관성을 규명하여, 환자 맞춤형 예측 모델을 개발하고 있습니다. 이러한 연구 결과는 COPD 환자 개개인에 최적화된 치료법을 제시하고, 불필요한 치료를 줄이며, 예후를 개선하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로도 본 연구실은 COPD의 이질성에 대한 심층 연구를 바탕으로, 환자 중심의 정밀의료 실현을 목표로 하고 있습니다.

본 연구실은 만성 호흡기 질환(특히 COPD, 천식, 폐섬유화증 등)에서 환경적 요인(미세먼지, 대기오염, 흡연 등), 대사적 요인(비만, 당뇨, 영양상태), 그리고 유전적 요인이 질병의 발생과 진행, 예후에 미치는 영향을 통합적으로 연구하고 있습니다. 최근에는 미세먼지와 바이러스 감염, 그리고 COPD 급성 악화의 상관관계, 당뇨병이 동반된 COPD 환자에서 폐암 위험 증가 등 다양한 환경·대사적 인자와 호흡기 질환의 연관성을 밝히는 다기관 연구를 수행하였습니다. 또한, 유전체 및 후생유전체 연구를 통해 COPD, 폐섬유화증, 천식 등에서 발견되는 주요 유전 변이와 임상적 표현형, 영상학적 소견(CT 기반 폐기종, 기도벽 두께 등)과의 연관성을 규명하고 있습니다. 이를 통해 질환의 조기 진단, 예후 예측, 맞춤형 치료 타겟 발굴에 기여하고 있습니다. 특히, 대규모 코호트와 국가 단위 건강보험 빅데이터를 활용한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 이러한 통합적 접근은 호흡기 질환의 예방, 조기 진단, 치료 전략 수립에 있어 매우 중요한 역할을 하며, 환자 개개인의 특성에 맞는 맞춤형 관리 방안을 제시하는 데 큰 의의가 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 환경, 대사, 유전적 요인의 상호작용을 심층적으로 규명하여, 호흡기 질환의 근본적 이해와 혁신적 치료법 개발에 앞장설 것입니다.