신수진 연구실
연세대학교 의학과
신수진 교수
디지털 병리 데이터 큐레이션
종양 면역 미세환경
공간 기반 면역분석
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신수진 연구실
연세대학교 의학과 신수진 교수
신수진 연구실은 수술 조직의 병리 진단과 병기 평가를 임상 의사결정에 연결하기 위한 연구를 수행합니다. 갑상선절제 후 병리 진단 및 staging 관련 지침을 정리하고, 전립선암에서는 seminal vesicle invasion과 peri-SV soft-tissue 침윤을 정제된 조직처리 프로토콜로 세밀하게 평가합니다. 또한 위암에서는 patient-derived organoids와 single-nuclei transcriptome profiling을 통해 CD44 양성 아형과 one-carbon metabolic pathway 연관 분자 시그니처를 규명합니다. 동시에 자궁암 및 갑상선암을 포함하는 병리 데이터를 디지털 큐레이션하고 annotation을 구축하여 분석 재현성과 데이터 기반 근거 축적을 지원합니다.
디지털 병리 데이터 큐레이션종양 면역 미세환경공간 기반 면역분석수용체 티로신 키나아제MET·HER2·EGFR 바이오마커
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
담도암 RTK 유전자 증폭 기반 예후 및 표적치료 바이오마커 연구
RTK gene amplification-based prognostic and therapeutic biomarker research in biliary tract cancer
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담도암 RTK 유전자 증폭 기반 예후 및 표적치료 바이오마커 연구
RTK gene amplification-based prognostic and therapeutic biomarker research in biliary tract cancer
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고TIL 종양의 공간적 면역미세환경 규명 및 면역관문 연계 바이오마커 연구
Spatial immune microenvironment profiling of high-TIL tumors and biomarker research linked to immune
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병리 진단·병기 표준화와 디지털 큐레이션 기반 임상 병리 근거 생성 연구
Clinical pathology evidence generation through pathological diagnosis/staging standardization and di
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
138총합
5개년 연도별 피인용 수
1,060총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
인용수 0
·
2025One-carbon metabolic pathway is a novel molecular signature for CD44-positive intestinal-type gastric cancer
Seyeon Joo, Yoojin Bae, Bo Kyung Yoon, Yeonjin Je, Yuna Kim, Minki Kim, Su‐Jin Shin, Sungsoon Fang, Jie‐Hyun Kim
IF 7 (2025)
Cell Death Discovery
종양 내 이질성(ITH)은 다양한 요인에서 비롯되며 여러 암에서 중요한 역할을 하나, ITH에 대한 연구는 아직 초기 단계에 머물러 있다. 이 현상을 더 탐구하기 위해, 우리는 위암 환자 유래 오가노이드(PDO)에서 조직학적으로 순수한 두 아형의 단일핵 전사체(single-nuclei transcriptome) 프로파일링을 수행하였다. 장형(intestinal-type) 샘플들 사이에서 암 줄기세포 마커 발현의 차이를 확인하였고, 이는 1탄소(1C) 대사와의 상관관계를 보였다. 특히, 일부 위암 샘플은 조직학적으로 장형으로 분류되었음에도 불구하고 확산형(diffuse-like) 유전적 특성을 나타냈다. 이러한 결과는 이러한 유전적으로 확산형에 가까운 위암에 대해 치료 전략으로 1C 대사 억제(1C metabolism inhibition) 방식을 적용할 가능성을 시사한다. 본 연구는 PDO 기반 전임상 모델에서 ITH를 다룰 필요성을 강조하며, 위암 정밀의학 치료의 발전을 위한 의미 있는 통찰을 제공한다.
https://doi.org/10.1038/s41420-025-02704-5
Cancer
CD44
Signature (topology)
Cancer research
Internal medicine
Biology
Medicine
Gastroenterology
Genetics
Cell
2
Article
|
·
인용수 1
·
2024Tumoural Pellino-1 expression and Pellino-1-expressive cytotoxic T-cells are associated with poor prognosis in diffuse large B-cell lymphoma
Su‐Jin Shin, Jiwon Ko, Hee Sang Hwang, Jooryung Huh, Chang‐Woo Lee, Jin‐Kwan Lee, Heounjeong Go
IF 3 (2024)
Pathology
https://doi.org/10.1016/j.pathol.2023.10.020
CD20
CD8
Diffuse large B-cell lymphoma
Biology
Multiplex
Cancer research
Lymphoma
Immune system
Immunology
Bioinformatics
3
Article
|
인용수 5
·
2024Immune environment of high-TIL breast cancer: triple negative and hormone receptor positive HER2 negative
Su‐Jin Shin, In Ho Park, Heounjeong Go, Jiwon Ko, Yangkyu Lee, Jee Hung Kim, Sung Gwe Ahn, Joon Jeong, Soong June Bae, Yoon Jin
IF 7.6 (2024)
npj Breast Cancer
, p = 0.036), 또한 TC 인근에서 두드러진 IC 클러스터링이 관찰되었다. 두 종양 아형 모두 PD-L1 상태에 따라 IC 조성이 다양하게 나타났다. 결론적으로, 고-TIL TNBC 및 HR + HER2-BC에서 IC의 조성과 공간적 분포는 PD-L1 상태의 영향을 받아 유의미하게 다르다.
https://doi.org/10.1038/s41523-024-00712-9
Triple-negative breast cancer
FOXP3
Breast cancer
Stromal cell
Immune system
CD8
CD20
Hormone receptor
Stroma
Internal medicine
최신 정부 과제
4
과제 전체보기
1
2021년 3월-2025년 12월
|500,000,000원자궁암 및 갑상선암의 병리 데이터 디지털 큐레이션 기반 구축
본 세부과제는 디지털 병리 기반의 암 전문 AI 분석 솔루션을 개발하는데 필요한 핵심 재료인 큰 규모이자 양질의 디지털 병리 데이터를 생산하는 것을 목적으로 함. 이 과제를 통해 1) 표준화된 고품질 디지털 병리 데이터를 생산할 것이며, 2) 디지털 병리 데이터와 임상정보가 통합된 데이터 셋을 확보하고 3) 이렇게 생산된 데이터 셋을 다룰 수 있는 뷰어와 ...
자궁내막암
자궁경부암
갑상선암
아노테이션
디지털병리
2
2021년 3월-2025년 12월
|500,000,000원자궁암 및 갑상선암의 병리 데이터 디지털 큐레이션 기반 구축
본 세부과제는 디지털 병리 기반의 암 전문 AI 분석 솔루션을 개발하는데 필요한 핵심 재료인 큰 규모이자 양질의 디지털 병리 데이터를 생산하는 것을 목적으로 함. 이 과제를 통해 1) 표준화된 고품질 디지털 병리 데이터를 생산할 것이며, 2) 디지털 병리 데이터와 임상정보가 통합된 데이터 셋을 확보하고 3) 이렇게 생산된 데이터 셋을 다룰 수 있는 뷰어와 ...
자궁내막암
자궁경부암
갑상선암
아노테이션
디지털병리
3
주관|
2017년 2월-2019년 8월
|30,000,000원담낭·담도암의 예후예측 및 표적약물치료를 위한 생체표지자 발굴
1차연도: 담낭·담도암 환자의 임상데이터를 수집하고 암조직의 병리학적 형태를 관찰, 이를 토대로 tissue microarray를 제작한다. 제작된 tissue microarray를 이용하여 DNA mismatch repair 유전자 (MLH1, MSH2, MSH6, PMS2) 관련 단백질, RTK 관련 단백질 (FGFR2, ERBB2, EGFR, c-MET) 및 기타 알려진 유전자 변이 관련 단백질의 발현을 면역화학염색을 시행하여 확인하고, 그 결과를 분석한다.
2차연도: RTK 관련 유전자 중 FGFR2 은 FISH로 유전자 전위를 확인하고, HER2, EGFR, c-MET 의 유전자 증폭은 SISH로 확인한다. 현미부수체불안정성검사를 시행하여 DNA mismatch repair 유전자들의 유전자 변이를 확인한다. 각각의 검사로 얻어진 결과와 면역화학염색으로 확인한 유전자 변이 관련 단백질 발현과 비교 분석, 이들 면역화학염색방법의 유용성을 민감도 및 특이도를 구하여 확인한다.
3차연도: Targeted NGS 또는 MassARRAY iPLEX system을 이용하여 유전자 변이를 확인하고, 시행했던 면역화학염색, FISH, SISH 로 얻은 결과와 비교, 분석한다. 각 유전자 변이의 비율을 확인하고 임상병리학적 예후인자 들과의 상관관계를 분석하여, 면역화학염색법을 이용한 분자 분류를 만들고, 다른 기관의 담낭 및 담도암 조직을 이용하여 만들어진 분류의 적절성 및 유용성 확인한다.
담도암
생체표지자
면역화학염색
은제자리부합법
형광동소교잡반응
차세대 염기서열 분석
최신 특허
특허 전체보기
전체 특허
인공지능 기반 딥러닝 알고리즘을 이용한 유방암 영상의 종양 기질 비율 자동 산출 방법 및 시스템
상태
거절출원연도
2023출원번호
1020230007221