정진행 연구실은 폐암의 병리학적 진단과 분자 바이오마커 개발에 중점을 두고 있습니다. 폐암은 국내외적으로 사망률이 매우 높은 암종으로, 조기 진단과 맞춤형 치료가 환자의 예후를 결정짓는 중요한 요소입니다. 본 연구실은 다양한 조직학적 분류와 병리학적 특징을 정밀하게 분석하여, 폐암의 아형별 특성과 예후 인자를 규명하고 있습니다. 특히, EGFR, ALK, KRAS 등 주요 암유전자 변이와 그에 따른 치료 반응 및 내성 기전을 심도 있게 연구하고 있습니다. 최근에는 차세대 염기서열 분석(NGS)과 같은 첨단 분자진단 기술을 활용하여, 폐암 환자에서 발견되는 다양한 유전자 변이와 그 임상적 의미를 체계적으로 분석하고 있습니다. 이를 통해 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 기여하고 있으며, 폐암의 다단계 암발생 과정에서 나타나는 분자적 변화와 진화적 경로를 밝히는 데 주력하고 있습니다. 또한, 폐암의 전구 병변 및 동시성 병변에서의 유전자 변이 패턴을 분석하여, 조기 진단과 예후 예측에 활용할 수 있는 새로운 바이오마커를 발굴하고 있습니다. 이러한 연구는 국내외 다기관 협력 연구 및 대규모 코호트 분석을 통해 신뢰성을 높이고 있으며, 병리-영상 융합 소프트웨어 개발, 인공지능 기반 진단 알고리즘 구축 등 다양한 융합 연구로 확장되고 있습니다. 정진행 연구실의 성과는 폐암 진단의 표준화, 치료 반응 예측, 신약 개발 등 임상적 적용 가능성을 높이고, 궁극적으로 폐암 환자의 생존율 향상과 삶의 질 개선에 기여하고 있습니다.

정진행 연구실은 인공지능(AI)과 디지털 병리 기술을 접목하여 폐암의 진단 정확도 향상과 예후 예측 모델 개발에 앞장서고 있습니다. 최근 Whole Slide Image(WSI) 기반의 디지털 병리 데이터와 딥러닝 알고리즘을 활용하여, 종양 미세환경 내 면역세포 분포, 종양 침윤 림프구(TIL), PD-L1 발현 등 다양한 병리학적 지표를 자동 분석하는 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 이러한 AI 기반 분석은 기존 병리학자의 주관적 평가에서 벗어나, 보다 객관적이고 재현성 높은 진단 및 예후 예측을 가능하게 합니다. 특히, AI를 활용한 PD-L1 Tumor Proportion Score(TPS) 평가, 면역표현형 분류, 폐암 병기 예측 등은 면역항암제 치료 반응 예측 및 환자 선별에 중요한 역할을 하고 있습니다. 연구실은 국내외 대형 코호트와 협력하여, AI 기반 병리 진단의 임상적 유용성을 검증하고, 실제 임상 현장에 적용 가능한 진단 보조 시스템을 개발하고 있습니다. 또한, 자연어처리(NLP) 기술을 접목하여 병리 리포트에서 폐암 병기 정보를 자동 추출하는 연구도 진행 중이며, 이는 의료 데이터의 효율적 활용과 진료 의사결정 지원에 큰 기여를 하고 있습니다. 이러한 디지털 병리 및 AI 융합 연구는 폐암뿐만 아니라 다양한 암종으로 확장되고 있으며, 병리학적 진단의 표준화, 진단 속도 향상, 치료 반응 예측 정확도 제고 등 의료 혁신을 이끌고 있습니다. 정진행 연구실은 앞으로도 첨단 정보기술과 병리학의 융합을 통해 정밀의료 실현과 환자 맞춤형 치료 시대를 선도할 것입니다.