김은수 연구실은 소화기내과와 위장관학을 중심으로 염증성 장질환의 진단 및 치료 최적화, 대변 사진 기반 인공지능을 활용한 비침습적 질환 모니터링, 장내 미생물·대사체·종양 미세환경을 연계한 소화기 질환 및 종양 연구를 수행하며, 내시경과 디지털 헬스, 다중오믹스를 결합한 임상 번역 연구에 강점을 보이고 있다.
Sa1785: SACCHAROMYCES CEREVISIAE INFECTION AGGRAVATES GUT PERMEABILITY BY MICROBIOME-METABOLOME INTERACTION: A MULTI-OMICS APPROACH
Kwang Woo Kim, Dae Hee Cheon, Da Jung Kim, Chang‐Hyeon Joh, Eun Soo Kim, Hyoun Woo Kang, Jong Pil Im, Ji Won Kim, Byeong Gwan Kim, Joo Sung Kim, Hyun Je Kim, Dong‐Hyun Kim, Seong‐Joon Koh
Mo1826 ONE-YEAR CLINICAL OUTCOMES OF SWITCHING TO SUBCUTANEOUS INFLIXIMAB IN PATIENTS WITH INFLAMMATORY BOWEL DISEASE ON MAINTENANCE OF INTRAVENOUS INFLIXIMAB THERAPY WITH OR WITHOUT REMISSION: A MULTI-CENTER COHORT STUDY
June Hwa Bae, Jung-Bin Park, Ji Eun Baek, Yoo Jin Lee, Kyeong Ok Kim, Eun Soo Kim, Hyeong Ho Jo, Seung Wook Hong, Sang Hyoung Park, Dong‐Hoon Yang, Byong Duk Ye, Jeong‐Sik Byeon, Seung‐Jae Myung, Suk‐Kyun Yang, Eun Young Kim, Sung Wook Hwang
- 대변 사진으로 궤양성대장염 내시경 활성도를 예측하는 AI 모델 개발 - 궤양성대장염 환자의 모니터링 툴로써 대변 사진 분석의 임상적 유용성 확인
대변 사진
궤양성 대장염
인공지능
내시경 활성도 예측
2
2023년 2월-2026년 2월
|168,863,000원
대변 사진 딥러닝 분석을 통한 궤양성대장염 내시경 활성도 예측 모델 개발 및 임상적 응용
본 연구의 목표는 대변 사진으로 궤양성대장염 내시경 활성도를 예측하는 AI 모델 개발 하는 것이며 최종적으로 궤양성대장염 환자의 모니터링 툴로써 대변 사진 분석 AI 모델의 유용성 확인 하는 것임.
대변 사진
궤양성 대장염
인공지능
내시경 활성도 예측
3
2021년 5월-2028년 2월
|1,494,809,000원
종양 가소성 연구센터
종양 미세환경에서 암세포와 기질세포는 형질전환의 가소성을 통해 종양진행과 전이를 촉진함. 하지만 가소성의 기전 연구 및 세포 가소성에 대한 치료제 개발은 아직 부족한 편임. 이러한 종양 가소성 제어에 관점을 둔 보다 선택적이고 효과적인 암 치료기술을 개발하고자 다음과 같은 구체적 목표를 제시함.● 암세포와 기질세포의 가소성 제어를 위한 생체친화성 표적치료제...