이 연구 주제는 알츠하이머병과 같은 퇴행성 뇌질환에 대해 약물 중심 치료의 한계를 넘어서는 비침습적 치료 전략을 개발하는 데 초점을 둔다. 연구실은 경두개 초음파 자극, 경두개직류전기자극, 광 자극, 40 Hz 감마 자극과 같은 다양한 신경조절 기술을 활용하여 아밀로이드 베타 축적, 타우 병리, 신경염증, 뇌 네트워크 연결성 저하 등 알츠하이머병의 핵심 병태생리를 조절하고자 한다. 특히 산발성과 가족성 알츠하이머병을 모두 고려한 전임상 모델 연구를 통해 실제 환자군에 보다 가까운 치료 원리를 확립하려는 점이 특징적이다. 연구 방법론 측면에서는 동물모델 기반의 정밀 뇌자극 프로토콜 개발과 함께 뇌파, 행동평가, 조직병리, 분자생물학적 분석을 통합적으로 수행한다. 실제 대표 논문에서는 40 Hz로 펄스된 경두개 초음파 자극이 5×FAD 마우스에서 아밀로이드 플라크를 감소시키고 뇌 리듬과 연결성을 개선할 수 있음을 제시하였다. 또한 고정밀 tDCS 연구에서는 뇌 구조와 물리적 특성을 고려한 자극 설계를 통해 치료 효율을 높이고, 위험인자 및 보호인자에 따른 장기 치료 반응 차이를 밝히려는 정밀의학적 접근이 강조된다. 이 연구의 의의는 알츠하이머병 치료를 약물 개발 중심에서 전자약 및 맞춤형 신경조절 플랫폼으로 확장한다는 데 있다. 비침습적 자극 기술은 반복 적용이 가능하고 환자 부담이 상대적으로 낮아 향후 임상 전환 가능성이 크다. 더 나아가 감마 진동 회복, 수면 개선, 인지기능 향상, 신경염증 완화 등 다층적 효과를 동시에 유도할 수 있어 차세대 치매 치료기술의 핵심 축으로 발전할 가능성이 높다.

이 연구 주제는 수면과 각성의 생리학적 조절 기전을 이해하고, 수면장애가 정신질환 및 신경퇴행성 질환과 어떻게 연결되는지를 규명하는 데 중점을 둔다. 연구실은 생물정신의학의 관점에서 수면을 단순한 증상이 아니라 뇌 기능 회복, 인지 유지, 신경정신과적 항상성 조절에 핵심적인 생체 과정으로 바라본다. 특히 알츠하이머병에서 흔히 동반되는 수면장애, 주간 졸림, 수면-각성 리듬 이상이 질환 진행과 어떤 상호작용을 가지는지를 실험적으로 분석하고 있다. 구체적으로는 호흡 신호와 생체 신호를 활용한 수면 단계 판별, 무호흡 상황 감지, 피드백 기반 자극 패턴 최적화 등 디지털·생체신호 기반 수면 최적화 기술이 연구되고 있다. 관련 특허에서는 수면 단계 및 무호흡 여부를 분석하여 호흡 유도 자극을 적응적으로 제공하는 방법이 제시되며, 이는 개인 맞춤형 수면 중재 플랫폼으로 확장될 수 있다. 또한 40 Hz 청각 자극을 통해 알츠하이머병 동물모델의 NREM 수면을 회복시키고 특정 신경세포 및 성상세포 반응을 조절하는 연구는 수면과 감마 리듬, 신경염증, 인지기능 사이의 연결고리를 밝히는 중요한 예이다. 이 연구는 수면의학, 뇌과학, 정신의학, 의공학이 융합된 영역으로서 향후 진단과 치료 모두에서 큰 파급력을 가진다. 수면장애는 우울, 조현병, 치매, 만성통증, 중독 등 다양한 질환의 예후를 좌우하기 때문에 수면 기반 바이오마커와 중재기술의 개발은 임상적으로 매우 중요하다. 연구실의 접근은 뇌리듬 조절과 생체신호 해석을 결합함으로써, 수면을 질환 관리의 보조지표가 아니라 능동적 치료 표적으로 전환하는 데 기여한다.

이 연구 주제는 정신질환과 신경정신과적 증상의 발생 및 경과를 유전적 소인과 생물학적 지표를 통해 이해하려는 정밀 정신의학 연구에 해당한다. 연구실의 핵심 키워드인 생물정신의학과 정신유전학은 조현병, 망상장애, 수면 관련 증상, 중독 및 약물 부작용과 같은 복합적 현상을 분자 수준과 임상 표현형 수준에서 연결하는 데 기반을 둔다. 초기 학술활동에서도 유전자 다형성과 조현병의 연관성, 결핍증후군 평가도구 검증, 정신과 입원환자에서 하지불안증후군 특성 등 생물학적·임상적 변이를 함께 다루는 연구 흐름이 확인된다. 최근에는 다국가 의료 빅데이터를 활용한 오피오이드 남용 관련 신경정신과적 부작용 예측모델링, 환자중심 신경신호 기반 통증 만성화 기전 규명, 디지털 치료제 개발 등으로 연구 범위가 확장되고 있다. 이는 전통적 유전학 연구를 넘어 코호트 데이터, 전사체 분석, 기능적 뉴로이미징, 인공지능 기반 예측모델을 통합하는 방향이다. 특히 환자의 위험인자와 보호인자를 반영한 개인 맞춤형 분석은 향후 정신질환의 조기 예측, 치료반응 분류, 부작용 최소화 전략 수립에 핵심적인 역할을 할 수 있다. 이 연구의 장점은 정신과적 증상을 단순한 행동 현상으로 보지 않고, 유전·신경·환경·디지털 표현형이 상호작용하는 다층적 현상으로 해석한다는 점이다. 이를 통해 조현병, 중독, 만성통증, 치매 관련 정신증상 등 서로 다른 질환군 사이의 공통 바이오마커를 찾고, 예측 가능하고 정량화된 정신의학으로 나아갈 수 있다. 궁극적으로는 유전체와 의료 빅데이터에 근거한 정밀 진단 및 맞춤형 중재 체계를 구축하는 데 중요한 기반을 제공한다.