치료방사선은 암 치료에서 핵심적인 역할을 담당하며, 다양한 암종에 대해 맞춤형 방사선치료 기법이 개발되고 있습니다. 본 연구실은 유방암, 자궁경부암, 직장암 등 다양한 암 환자에서 방사선치료의 임상적 효과와 부작용을 체계적으로 분석하고, 치료 성적을 향상시키기 위한 임상 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 특히, 방사선치료 후 발생할 수 있는 급성 및 만성 합병증의 예측 인자와 관리 방안에 대한 연구도 중점적으로 이루어지고 있습니다. 최신 치료기술의 도입과 평가 또한 중요한 연구 분야입니다. 체적변조회전 방사선치료(VMAT), 세기조절 방사선치료(IMRT), 영상유도 근접치료(IGBT) 등 첨단 방사선치료 기법의 선량분포 특성, 치료 정확성, 환자 안전성에 대한 임상적 검증이 이루어지고 있습니다. 이를 통해 환자 맞춤형 치료계획을 수립하고, 치료 효과를 극대화하며 부작용을 최소화하는 전략을 개발하고 있습니다. 이러한 임상적 연구는 실제 환자 치료에 직접적으로 적용되어, 치료 성적 향상과 삶의 질 개선에 기여하고 있습니다. 또한, 국내외 다기관 연구 및 패턴 오브 케어(POC) 연구를 통해 치료 표준화와 근거 기반 의학 발전에도 이바지하고 있습니다.

방사선치료의 효과를 극대화하고 부작용을 최소화하기 위해, 환자별 치료 반응을 사전에 예측하는 기술 개발이 필수적입니다. 본 연구실은 라디오믹스와 인공지능(AI) 기술을 접목하여, 방사선치료 전후의 의료영상을 정량적으로 분석하고, 치료 반응 및 예후를 예측하는 연구를 선도적으로 수행하고 있습니다. 특히, GAN 모델 기반 MR-to-CT 이미지 합성, Atlas 기반 자동 분할, MR 기반 합성 CT 생성 등 첨단 영상처리 및 딥러닝 기법을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 기술은 방사선치료 계획의 정밀도를 높이고, 환자 개개인에 최적화된 치료를 가능하게 합니다. 예를 들어, AI 기반 자동 분할 기술은 치료 부위의 경계를 정확하게 식별하여, 방사선이 정상 조직에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. 또한, MR 기반 합성 CT 기술은 양성자 치료 등 고정밀 방사선치료에서 치료계획의 정확성을 크게 향상시킵니다. 본 연구실은 다양한 암종과 임상 데이터를 바탕으로, 인공지능 및 영상 분석 기술의 임상 적용 가능성을 검증하고 있습니다. 이를 통해 방사선치료의 효율성과 안전성을 높이고, 미래 정밀의료의 기반을 마련하는 데 기여하고 있습니다.