민경환 연구실
병리학 민경환
민경환 연구실은 종양병리학을 기반으로 다양한 암종의 발생, 진행, 예후와 관련된 분자병리학적 기전 및 진단·치료법 개발에 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 뇌종양, 유방암, 폐암, 위암, 담도암 등 여러 암종에서 암세포와 종양 미세환경의 상호작용, 면역반응, 유전자 변이 및 발현 패턴을 심층적으로 분석하여 암의 악성화와 치료 저항성의 원인을 규명하고 있습니다.
특히, 대규모 유전체 데이터와 실제 환자 조직 샘플을 활용하여 암세포의 유전자 발현, 면역세포 침윤, 신호전달 경로 활성화 등을 다각적으로 분석합니다. 머신러닝, 인공지능 등 첨단 분석기법을 도입하여 예후 예측 모델을 개발하고, 환자 맞춤형 치료전략 수립에 기여하고 있습니다. 암 미세환경에서 면역억제와 관련된 분자 및 이들이 암세포의 생존, 전이, 예후에 미치는 영향을 규명하며, 새로운 치료 표적 및 바이오마커를 발굴하고 있습니다.
또한, 차세대 염기서열 분석(NGS), 유전자 패널 검사, 면역조직화학 등 첨단 분자진단 기법을 활용하여 암세포의 유전자 변이, 발현 패턴, 에피제네틱 변형 등을 체계적으로 연구합니다. 유방암, 위암, 폐암, 뇌종양 등에서 특정 유전자의 발현 및 변이가 암의 예후, 면역반응, 치료 저항성과 어떻게 연관되는지 심층적으로 분석하며, 머신러닝 기반의 데이터 분석을 통해 대규모 임상 및 유전체 데이터를 통합적으로 해석하고 있습니다.
이러한 연구는 암의 분자병리학적 진단 정확도를 높이고, 새로운 치료 표적 및 바이오마커를 발굴하여 실제 임상에 적용할 수 있는 근거를 마련하는 데 중점을 두고 있습니다. 궁극적으로는 암 환자의 생존율 향상과 삶의 질 개선을 목표로 하며, 국내외 다양한 연구기관 및 임상과의 협력을 통해 다학제적 연구를 활발히 수행하고 있습니다.
민경환 연구실은 앞으로도 암의 분자병리학적 이해를 바탕으로 정밀의학 실현, 맞춤형 치료 전략 개발, 혁신적 진단·치료법 도입 등 암 연구의 새로운 패러다임을 제시하고자 지속적으로 노력할 것입니다.
Stem Cell Differentiation
Cancer Immunotherapy
Genetic Epidemiology
종양병리 및 암 미세환경 연구
본 연구실은 종양병리학을 중심으로 다양한 암의 발생, 진행, 예후와 관련된 분자적, 조직학적 특성을 심도 있게 연구하고 있습니다. 특히 뇌종양(교모세포종), 유방암, 폐암, 위암, 담도암 등 다양한 암종에서 종양 미세환경, 종양 면역반응, 암세포의 유전자 변이와 발현 패턴을 분석하여 암의 악성화 기전과 치료 저항성의 원인을 규명하고 있습니다. 이를 위해 대규모 유전체 데이터베이스(TCGA 등)와 실제 환자 조직 샘플을 활용하여 유전자 발현, 면역세포 침윤, 신호전달 경로 활성화 등을 다각도로 분석합니다.
연구실은 암 미세환경에서 면역억제와 관련된 분자(예: DKK3, MMP-11, BMI1, SLC2A1 등)와 이들이 암세포의 생존, 전이, 예후에 미치는 영향을 규명하고 있습니다. 또한, 암 조직 내 면역세포(특히 CD8+ T 세포, CD4+ T 세포 등)의 분포와 활성도, 그리고 이와 연관된 유전자 발현의 상관관계를 분석하여 면역치료의 새로운 표적을 발굴하고 있습니다. 머신러닝 등 첨단 분석기법을 도입하여 예후 예측 모델을 개발하고, 환자 맞춤형 치료전략 수립에 기여하고 있습니다.
이러한 연구는 암의 분자병리학적 진단 정확도를 높이고, 새로운 치료 표적 및 바이오마커를 발굴하여 실제 임상에 적용할 수 있는 근거를 마련하는 데 중점을 두고 있습니다. 궁극적으로는 암 환자의 생존율 향상과 삶의 질 개선을 목표로 하고 있으며, 국내외 다양한 연구기관 및 임상과의 협력을 통해 다학제적 연구를 활발히 수행하고 있습니다.
유전체 및 분자병리 기반 정밀의학 연구
본 연구실은 유전체 및 분자병리학적 분석을 바탕으로 암의 진단, 예후 예측, 치료 반응성 평가 등 정밀의학 실현을 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 차세대 염기서열 분석(NGS), 유전자 패널 검사, 조직 및 세포 수준의 면역조직화학 분석 등 첨단 분자진단 기법을 활용하여 암세포의 유전자 변이, 발현 패턴, 에피제네틱 변형 등을 체계적으로 규명합니다.
특히, 유방암, 위암, 폐암, 뇌종양 등에서 특정 유전자(예: KDM1A, WHSC1L1, NSD3, POLE, ARID1A 등)의 발현 및 변이가 암의 예후, 면역반응, 치료 저항성과 어떻게 연관되는지 심층적으로 분석합니다. 또한, 머신러닝 및 인공지능 기반의 데이터 분석을 통해 대규모 임상 및 유전체 데이터를 통합적으로 해석하고, 환자 맞춤형 예후 예측 모델 및 치료 표적을 개발하고 있습니다.
이러한 연구는 암 환자 개개인의 분자적 특성을 기반으로 한 맞춤형 치료(정밀의학) 실현에 기여하며, 새로운 진단 및 치료 바이오마커 발굴, 약물 반응성 예측, 치료 저항성 극복 전략 개발 등 임상적 활용 가능성이 높은 연구성과를 지속적으로 창출하고 있습니다. 국내외 다양한 임상 및 연구 네트워크와의 협력을 통해 실제 환자 진료에 적용할 수 있는 혁신적 연구를 선도하고 있습니다.
1
High DKK3 expression related to immunosuppression was associated with poor prognosis in glioblastoma: machine learning approach
민경환
CANCER IMMUNOLOGY IMMUNOTHERAPY, 202212
2
Comparison of the Concordance of Cardiometabolic Diseases and Physical and Laboratory Examination Findings between Monozygotic and Dizygotic Korean Adult Twins: A Cross-Sectional Study Using KoGES HTS Data
민경환
NUTRIENTS, 202211
3
Comparison of Concordance of Peptic Ulcer Disease, Non-Adenomatous Intestinal Polyp, and Gallstone Disease in Korean Monozygotic and Dizygotic Twins: A Cross-Sectional Study
민경환
INTERNATIONAL JOURNAL OF ENVIRONMENTAL RESEARCH AND PUBLIC HEALTH, 202210
