김송이 연구실은 뇌신경과학 분야에서 신경영상 분석을 중심으로 연구를 수행하고 있습니다. 특히 자기공명영상(MRI), 확산텐서영상(DTI), 양전자방출단층촬영(PET) 등 다양한 뇌영상 기법을 활용하여 뇌 구조와 기능의 변화를 정밀하게 분석합니다. 이러한 영상 분석은 뇌질환의 조기 진단과 예후 예측, 그리고 뇌 기능의 이해에 중요한 역할을 합니다. 연구실에서는 영상에서 추출한 다양한 특성(라디오믹스 feature)과 기계학습 기법을 결합하여, 간질, 알츠하이머병, 소아 뇌전증 등 다양한 신경계 질환 환자와 건강 대조군을 구분하는 연구를 진행하고 있습니다. 예를 들어, MRI 기반 해마 영역의 라디오믹스 특성을 통해 측두엽 간질 환자와 건강인을 효과적으로 구별하는 모델을 개발하였으며, 이러한 모델은 임상 진단의 정확도를 높이는 데 기여하고 있습니다. 또한, 뇌의 회색질과 백질의 부피 변화, 미세구조 변화와 인지기능 저하 간의 상관관계를 분석하여, 질환의 진행 과정과 뇌 구조 변화의 연관성을 규명하고 있습니다. 이를 통해 신경계 질환의 병태생리적 기전을 밝히고, 맞춤형 치료 전략 개발에 기초 자료를 제공하고 있습니다.

본 연구실은 신경정신질환, 특히 우울증, 신경증적 성향, 알츠하이머병 등에서 나타나는 유전적·생물학적 기전을 심층적으로 탐구합니다. 대규모 유전체 연관분석(GWAS)과 경로 기반 분석을 통해 신경증적 성향의 다양한 하위 요인과 관련된 유전자 및 생물학적 경로를 규명하였으며, 이는 정신질환의 원인 규명과 새로운 치료 표적 발굴에 중요한 단서를 제공합니다. 연구실은 또한 성격 특성과 스트레스, 우울 증상 간의 상호작용을 분석하여, 성격 요인과 인지적·정서적 건강의 연관성을 밝혀내고 있습니다. 예를 들어, 신경증적 성향이 높은 경우 스트레스와 우울 증상이 증가하는 경향이 있으며, 이러한 관계는 성별에 따라 다르게 나타날 수 있음을 확인하였습니다. 이러한 연구는 정신건강 증진 및 예방적 개입 전략 수립에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 더불어, 뇌신경계 질환 환자에서의 유전자 다형성과 뇌 구조 및 기능 변화, 인지기능 저하 간의 연관성을 다각도로 분석하여, 유전적 요인과 환경적 요인이 뇌 건강에 미치는 영향을 통합적으로 이해하고자 합니다. 이를 통해 신경정신질환의 조기 진단, 예후 예측, 맞춤형 치료법 개발에 기여하고 있습니다.