이 연구 주제는 생체조직의 물리·화학적 특성을 보존하거나 조절하여, 기존 2차원 관찰 방식으로는 파악하기 어려운 세포 및 분자 수준의 구조를 3차원으로 정밀하게 시각화하는 기술 개발에 초점을 둔다. 연구실의 주요 논문들은 대형 조직에서도 단백질 위치를 고해상도로 관찰할 수 있는 확장성 높은 프로테오믹 이미징, 조직의 기계적 성질을 조절하는 가교 기술, 그리고 가역적 형태 변환이 가능한 탄성화 조직 기술을 다루고 있다. 이는 복잡한 생체계의 구조와 기능을 손상 없이 분석하려는 의공학적 접근의 핵심을 이룬다. 구체적으로는 조직 투명화, 3차원 면역염색, 초고해상도 분자 표지, 조직의 팽윤 및 탄성 제어, 대면적·심부 영상 획득 기술이 유기적으로 결합된다. 이러한 방법론은 뇌조직, 종양조직, 혈관장벽과 같은 복잡한 생체 샘플에서 세포 간 연결성, 단백질 분포, 병리 구조를 정량적으로 분석하는 데 활용된다. 연구실은 단순히 이미지를 얻는 데 그치지 않고, 영상 획득 효율과 표지 속도, 조직 보존성, 분석 확장성까지 함께 개선하는 원천기술을 개발하는 데 강점을 보인다. 이 연구의 기대 효과는 기초생명과학과 정밀의학을 연결하는 데 있다. 3차원 바이오이미징 기술은 신경회로 지도화, 암 미세환경 분석, 질환 조직의 공간 병리 이해, 약물 반응 평가 등 다양한 응용 분야로 확장될 수 있다. 향후에는 다중스케일 영상과 계산 분석을 통합하여, 조직 수준의 구조적 정보와 분자 수준의 기능 정보를 함께 해석하는 차세대 의료영상 플랫폼으로 발전할 가능성이 크다.

이 연구 주제는 뇌기능과 뇌질환을 심층적으로 이해하기 위해, 비침습적이면서도 다중스케일로 연결되는 광학 영상 기술을 개발하는 데 중점을 둔다. 연구실의 프로젝트에는 대면적 뇌심부 영상, 나노스케일 3차원 연계 이미징, 소기관 망 시각화, 실시간 생체 영상화 등이 포함되어 있으며, 이는 신경세포에서 신경망 수준까지 서로 다른 공간 스케일을 통합적으로 다루려는 전략으로 해석된다. 특히 뇌혈관장벽, 신경세포 표지, 시상-피질 연결과 같은 주제는 뇌 구조와 기능의 정밀한 연결 분석에 중요한 기반을 제공한다. 기술적으로는 조직 및 세포의 광학적 조작, 폴리머 기반 표지 기술, 3차원 현미경, 비침습적 광학 측정, 그리고 딥러닝 기반 영상 증강이 핵심 요소로 작동한다. 연구실은 별도의 대규모 유전자 조작 없이도 원하는 세포를 선택적으로 시각화하거나, 생체조직 내부 구조를 정밀하게 복원하는 접근을 추구하고 있다. 이러한 방법은 뇌신경 소기관망, 뇌혈류, 뇌혈관장벽의 시공간적 변화, 병리적 신경회로 재구성을 정량화하는 데 적합하다. 이 분야의 파급효과는 매우 크다. 비침습·다중스케일 신경영상은 퇴행성 뇌질환, 뇌종양, 신경염증, 혈관성 질환 등 다양한 질환의 조기 진단과 병태생리 이해를 고도화할 수 있다. 또한 뇌 전체 수준의 구조와 세포 수준의 분자 정보를 연결함으로써, 신경과학 연구뿐 아니라 정밀의료와 디지털 병리학의 발전에도 기여할 수 있다.

이 연구 주제는 암 조직의 이질성과 침습 특성을 정밀하게 이해하고 진단하기 위해, 의료영상과 공간생물학을 융합한 멀티오믹스 기반 분석 기술을 구축하는 데 초점을 둔다. 연구실의 과제에는 뇌종양과 폐암을 대상으로 한 정밀진단 파이프라인, 공간 전사체 병리학, 라디오믹스, 기능성 의료영상 기술 개발이 포함되어 있다. 특히 교모세포종 침습 연구와 뇌종양의 3차원 공간 분석은 종양의 형태학적 특징과 분자적 특성을 동시에 해석하려는 연구 방향을 잘 보여준다. 방법론 측면에서는 동적 FDG-PET 기반 동역학 모델링, 공간 전사체 분석, 3차원 조직 영상화, 종양 미세환경 관찰, 그리고 영상-오믹스 통합 분석이 중심을 이룬다. 관련 특허에서도 포도당 유사체의 분자 동역학 분석을 이용한 조직 대사율 및 에너지 공급능력 측정 기술이 제시되어 있어, 이 연구실이 단순한 영상 판독을 넘어서 조직의 기능적 상태를 계량화하는 데 강점을 가지고 있음을 알 수 있다. 또한 암 침습성과 재발 메커니즘을 세포역학, 조직공학, 유전자 수준에서 통합적으로 규명하려는 특징도 뚜렷하다. 이 연구는 궁극적으로 환자 맞춤형 암 진단과 치료 전략 수립에 기여할 수 있다. 영상의학 정보와 분자 병리 정보를 결합하면 종양의 공격성, 치료 반응성, 재발 가능성을 더 정밀하게 평가할 수 있으며, 이는 정밀의료 실현의 핵심 기반이 된다. 향후에는 공간 멀티오믹스와 인공지능 기반 분석이 결합되어, 암의 조기 진단, 병기 판정, 치료 표적 발굴까지 아우르는 통합 플랫폼으로 발전할 가능성이 높다.