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정재연 연구실

아주대학교 소화기내과학교실

정재연 교수

정재연 연구실

소화기내과학교실 정재연

정재연 연구실은 간세포암을 비롯한 다양한 간질환의 진단, 예후 예측, 치료 반응 분석 등 임상적 문제 해결을 위한 융합 연구를 선도하고 있습니다. 연구실은 혈액 기반 바이오마커, 유전체, 단백질체, 마이크로바이옴 등 다양한 오믹스 데이터를 활용하여 간암의 조기 진단 및 예후 예측 기술을 개발하고, 이를 실제 임상에 적용하는 데 주력하고 있습니다. 특히, SF3B4, ITGA6, GULP1, WASF2 등 신규 바이오마커의 임상적 유용성을 대규모 환자 코호트와 빅데이터 분석을 통해 검증하고 있으며, 다중 바이오마커 패널 및 진단 키트 개발, 특허 출원 등 기술사업화에도 활발히 참여하고 있습니다. 이러한 연구는 간암 환자의 생존율 향상과 맞춤형 치료 전략 수립에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 또한, 비알코올성 지방간질환, 알코올성 지방간질환, 만성 B형 및 C형 간염 등 다양한 간질환과 대사질환의 상호작용, 유전적 요인, 치료 반응 및 내성 기전 연구에도 집중하고 있습니다. 장내 마이크로바이옴과 간질환의 연관성, 마이크로바이옴 기반 치료 전략 개발 등 최신 트렌드도 반영하여 연구의 폭을 넓히고 있습니다. 연구실은 의료 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 접목한 정밀의료, 예측의료 분야에서도 두각을 나타내고 있습니다. 국가 통합 바이오 빅데이터 구축, 임상데이터 네트워크, 데이터중심병원 사업 등 대규모 프로젝트를 주도하며, AI 기반 예후 예측 모델, 치료 반응 예측 CDSS, 영상 및 임상정보 통합 분석 시스템 등 첨단 의료정보기술을 실제 임상에 적용하고 있습니다. 이처럼 정재연 연구실은 혁신적인 바이오마커 발굴, 임상 적용, 빅데이터 및 AI 기반 의료데이터 분석 등 다양한 연구를 통해 간질환 및 간암 분야의 진단, 치료, 예후 예측의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 앞으로도 환자 중심의 맞춤형 진료와 정밀의료 실현을 위해 지속적으로 연구 역량을 강화해 나갈 계획입니다.

간세포암의 조기 진단 및 예후 예측 바이오마커 개발
정재연 연구실은 간세포암의 조기 진단과 예후 예측을 위한 바이오마커 개발에 중점을 두고 있습니다. 최근 연구에서는 혈액 기반의 다양한 바이오마커, 특히 엑소좀 유래 microRNA, long non-coding RNA, 단백질 마커 등을 활용하여 간암의 조기 진단 정확도를 높이고자 하였습니다. 이러한 바이오마커는 기존의 영상 진단이나 조직 검사에 비해 비침습적으로 환자의 상태를 평가할 수 있어 임상적으로 큰 장점을 가집니다. 연구실은 다양한 임상 코호트와 빅데이터를 활용하여 바이오마커의 임상적 유용성을 검증하고 있습니다. 예를 들어, SF3B4, ITGA6, GULP1, WASF2 등 여러 신규 바이오마커의 진단 및 예후 예측 능력을 대규모 환자 데이터를 통해 평가하였으며, 이들 마커의 조합을 통한 다중 패널 개발도 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, 바이오마커의 발현 조절 메커니즘과 간암의 분자적 이질성에 대한 연구도 병행하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 특허 출원과 기술이전, 실제 임상 진단 키트 개발로 이어지고 있으며, 궁극적으로는 환자의 생존율 향상과 맞춤형 치료 전략 수립에 기여하고 있습니다. 앞으로도 정재연 연구실은 혁신적인 바이오마커 발굴과 임상 적용을 통해 간암 진단 및 예후 예측 분야를 선도할 계획입니다.
간질환과 대사질환의 상호작용 및 치료 반응 예측
연구실은 비알코올성 지방간질환(NAFLD), 알코올성 지방간질환(AFLD), 만성 B형 및 C형 간염 등 다양한 간질환의 발병 기전과 대사질환(당뇨병, 비만 등)과의 상호작용을 심도 있게 연구하고 있습니다. 특히, 간질환 환자에서의 대사 지표, 인슐린 저항성, 혈중 바이오마커, 유전적 다형성 등이 질병의 진행과 예후에 미치는 영향을 다각적으로 분석하고 있습니다. 최근에는 간질환 환자에서 항바이러스제, 면역관문억제제, 표적항암제 등 다양한 치료제의 반응 예측 및 내성 기전을 규명하는 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 예를 들어, SPP1, SORT1, AK7 등 특정 유전자 및 단백질의 발현 변화가 치료 반응 및 재발 위험과 어떻게 연관되는지에 대한 연구 결과를 다수 발표하였으며, 이를 기반으로 치료 반응 예측 모델 및 위험지수 개발에도 성공하였습니다. 이와 더불어, 장내 마이크로바이옴과 간질환의 연관성, 그리고 마이크로바이옴 기반 치료 전략 개발에도 관심을 두고 있습니다. 이러한 연구는 간질환 환자의 맞춤형 치료와 예후 개선, 그리고 새로운 치료 타겟 발굴에 중요한 기초 자료를 제공하고 있습니다.
빅데이터 및 인공지능 기반 의료데이터 분석과 임상적 활용
정재연 연구실은 의료 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 접목하여 임상 진단, 예후 예측, 치료 전략 수립에 혁신을 도모하고 있습니다. 국가 통합 바이오 빅데이터 구축, K-CURE 임상데이터 네트워크, 데이터중심병원 사업 등 대규모 프로젝트를 주도하며, 다양한 임상 및 유전체 데이터를 통합·분석하는 플랫폼을 개발하고 있습니다. 특히, AI 기반의 예후 예측 모델, 치료 반응 예측 CDSS(임상 의사결정지원시스템), 영상 및 임상정보 통합 분석 시스템 등 첨단 의료정보기술을 실제 임상에 적용하고 있습니다. 예를 들어, 간암 환자의 영상 데이터와 임상 데이터를 결합한 예측 모델, 항바이러스제 부작용 예측 시스템, 대용량 의무기록 자동 분류 알고리즘 등 다양한 AI 솔루션을 개발하여 임상 현장에 제공하고 있습니다. 이러한 연구는 의료 현장의 효율성과 정확성을 높이고, 환자 맞춤형 진료를 실현하는 데 크게 기여하고 있습니다. 앞으로도 연구실은 빅데이터와 AI 기술을 활용한 정밀의료, 예측의료 분야에서 선도적 역할을 지속할 계획입니다.
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