문기원 연구실은 통풍의 발병과 진행에 영향을 미치는 유전적 요인과 생활습관 요인에 대한 심층적인 연구를 수행하고 있습니다. 최근 다중 유전자 임상정보 기반의 AI 통풍 예측 모델 개발 프로젝트를 통해, 유전체 정보와 환자의 생활습관 데이터를 통합 분석하여 통풍의 위험도를 예측하고 조절 가능한 위험 요인을 규명하고자 노력하고 있습니다. 이를 위해 국내외 대규모 코호트 데이터를 활용하며, 머신러닝 및 인공지능 기법을 적극적으로 도입하여 정밀의료 실현에 기여하고 있습니다. 연구실은 다양한 논문과 학술대회 발표를 통해 통풍 환자에서의 유전적 위험, 식습관, 운동 등 생활습관 요소가 질병의 발생과 예후에 미치는 영향을 분석하였습니다. 예를 들어, 고채소 섭취와 규칙적인 운동이 통풍 환자의 삶의 질을 향상시킨다는 연구 결과를 발표하였으며, 유전적 위험과 생활습관이 심혈관 질환 등 동반질환 발생에도 영향을 미친다는 점을 밝혀냈습니다. 또한, 통풍 환자에서의 약물 순응도와 치료 결과의 상관관계, 통풍 관리의 평생지침 등 환자 중심의 임상적 접근법도 중점적으로 다루고 있습니다. 이러한 연구는 통풍의 조기 진단과 맞춤형 치료 전략 수립에 중요한 근거를 제공하며, 환자 개개인의 특성에 맞춘 예방 및 관리 방안을 제시하는 데 큰 의의가 있습니다. 앞으로도 문기원 연구실은 유전·생활습관 요인과 통풍의 상호작용을 규명하고, 인공지능 기반의 예측 모델을 고도화하여 임상 현장에서의 활용도를 높이고자 지속적으로 연구를 이어갈 계획입니다.

문기원 연구실은 류마티스 관절염, 전신경화증, 만성 두드러기 등 다양한 류마티스 질환의 임상역학적 특성과 치료 전략에 대한 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 국내외 대규모 환자 코호트와 건강보험 빅데이터를 활용하여, 질환의 유병률 변화, 동반질환 발생 위험, 장기 예후 및 사망률 등 다양한 임상 지표를 분석하고 있습니다. 이를 통해 한국인 환자 집단의 특성을 반영한 맞춤형 진료지침 개발에 기여하고 있습니다. 특히, 류마티스 질환 환자에서의 약물 치료 패턴, 생물학적 제제 사용에 대한 환자 인식, 약물 순응도와 치료 결과의 상관관계 등 실제 임상 현장에서의 문제점을 다각도로 분석하고 있습니다. 또한, 자가면역질환 환자에서의 백신 접종, 감염 위험 관리, 골다공증 예측 등 동반질환 예방 및 관리 방안도 연구의 중요한 축을 이루고 있습니다. 최근에는 머신러닝을 활용한 골다공증 예측 모델 개발, 전신경화증 치료제 승인 현황 분석 등 첨단 기술과 임상 데이터를 융합한 연구도 진행 중입니다. 이러한 연구 성과는 환자 맞춤형 치료 전략 수립과 임상 진료의 질 향상에 직접적으로 기여하고 있습니다. 앞으로도 문기원 연구실은 류마티스 질환의 다양한 임상적 문제를 해결하고, 환자 중심의 통합적 관리 방안을 제시하기 위해 지속적으로 연구를 확장해 나갈 예정입니다.