종양핵의학은 방사성동위원소를 이용하여 암을 진단하고 치료하는 의학 분야로, 본 연구실은 다양한 암종에 대한 핵의학적 영상기법의 개발과 임상 적용에 중점을 두고 있습니다. 특히, 양전자방출단층촬영(PET)과 단일광자방출단층촬영(SPECT) 등 첨단 분자영상 기술을 활용하여 종양의 조기 진단, 병기 결정, 치료 반응 평가 및 예후 예측에 관한 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 이를 통해 암 환자의 맞춤형 치료 전략 수립에 기여하고 있습니다. 연구실에서는 유방암, 간암, 갑상선암, 림프종 등 다양한 종양 질환에서 FDG PET/CT, NaF PET/CT, I-123 MIBG 등 여러 방사성의약품을 이용한 영상 분석법을 개발하고 있습니다. 영상에서 얻어진 SUVmax, SUVmean, TLG, MTV 등 다양한 정량적 지표를 활용하여 조직학적 특성과 예후 인자를 예측하는 연구가 진행되고 있으며, 실제 임상에서 환자 치료 방침 결정에 중요한 역할을 하고 있습니다. 또한, 영상의 질 향상 및 표준화, 최적화된 영상 획득 및 분석 프로토콜 개발에도 집중하고 있습니다. 최신 인공지능 및 딥러닝 기술을 접목하여 저화질 PET 영상의 복원, 영상 자동 분석 및 판독 보조 시스템 개발 등 혁신적인 연구를 통해 핵의학 영상의 진단 정확도를 높이고, 환자 맞춤형 정밀의료 실현에 앞장서고 있습니다.

본 연구실은 알츠하이머병, 파킨슨병, 루이체 치매 등 다양한 신경퇴행성 질환의 조기 진단과 병기 분류, 예후 예측을 위한 핵의학 영상 연구를 선도하고 있습니다. F-18 플로르베타벤, 플루테메타몰, 플로라프론올 등 다양한 아밀로이드 PET 방사성의약품과 F-18 FDG, FP-CIT, I-123 MIBG 등 뇌 및 심장 영상제제를 활용하여, 신경퇴행성 질환의 병태생리와 임상적 특성을 정량적으로 분석하고 있습니다. 특히, 임상지표와 영상 데이터를 융합한 멀티모달 분석, 그래프 신경망(GCN), 3D CNN 등 첨단 인공지능 알고리즘을 적용하여 치매 및 경도인지장애(MCI) 환자의 병기 분류, 질환 전환 예측, 베타아밀로이드 침착 정량화 등 정밀 진단 연구를 수행하고 있습니다. 영상 데이터의 증강, 자동화된 전처리, 표준화된 정량 분석법 개발을 통해 대규모 임상데이터의 효율적 활용과 진단 정확도 향상에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 국내외 다양한 학술지와 학회에서 활발히 발표되고 있으며, 실제 임상 현장에서 환자 맞춤형 치료 전략 수립과 신약 개발, 조기 진단 기술 발전에 중요한 역할을 하고 있습니다. 또한, 동물모델을 활용한 병태생리 연구, 영상-병리-인지기능 연계 분석 등 기초와 임상을 아우르는 융합연구를 통해 신경퇴행성 질환 극복에 앞장서고 있습니다.