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Name :
Yoon, Hong In [윤홍인]

orcid http://orcid.org/0000-0002-2106-6856

Department :
College of Medicine (의과대학) - Dept. of Radiation Oncology (방사선종양학교실)
Scopus ID :
Scopus (35312857100)

교수 기본정보

세부 전공
방사선종양학
이메일
yhi0225@yuhs.ac

실험실 기본정보

구분
Wet Lab (50%), Dry Lab (50%)

연구소개

연구 분야
연구 내용
본 연구는 방사선치료를 받은 암 환자의 임상 데이터를 체계적으로 분석하여, 치료 효과를 평가하고 예후 및 치료 관련 부작용을 예측할 수 있는 모델을 개발하는 것을 목표로 한다.
나아가 임상 연구에서 도출된 결과를 바탕으로 방사선 감수성, 면역 반응 등 중개연구적 관점을 함께 고려함으로써, 환자 개별 특성에 기반한 정밀 방사선치료 전략 수립에 기여하고자 한다.

1. 임상 중심 방사선치료 반응 분석
흉부 및 소화기계 등 다양한 암종을 대상으로, 본원에 도입된 탄소이온 방사선치료(중입자치료)를 포함한 최신 방사선치료 후의 국소 제어율 및 생존율을 분석한다.
치료 선량, 분할 방식, 치료 기법 등 실제 임상에서 활용되는 치료 변수를 중심으로, 치료 성적에 영향을 미치는 핵심 임상 인자를 도출하고 치료 결과와의 연관성을 체계적으로 평가한다.
또한 방사선 반응의 차이를 설명할 수 있는 방사선 감수성 및 면역 반응과의 연관 가능성을 탐색적으로 고찰하고 최적의 방사선-면역항암 병합치료 전략 개발을 통해 치료 성적을 향상시킨다.

2. 치료 부위별 주요 방사선 부작용 분석 및 예측
흉부 방사선치료 후 발생할 수 있는 심장 독성, 소화기계 방사선치료 후의 위장관 독성 등 임상적으로 중요한 치료 관련 부작용을 중심으로 분석한다.
방사선량 지표(Dose–Volume Histogram, DVH)와 부작용 발생 간의 관계를 고찰하며, 기존의 통계 분석 기법과 더불어 AI/머신러닝 기법을 활용한 부작용 예측 모델을 탐색적으로 적용하여 예측 정확도 향상을 시도한다.
이를 통해 임상에서 활용 가능한 부작용 위험 평가 지표를 도출하고, 향후 중개연구 확장의 기초 자료로 활용한다.

3. 임상 의사결정 지원을 위한 예측 모델 구축
환자의 연령, 기저 질환, 병기, 치료 이력 등 개별 임상 특성을 종합적으로 고려하여, 치료 전 단계에서 치료 효과와 부작용 위험을 예측할 수 있는 기초 자료를 도출한다. 임상 연구 결과를 기반으로 방사선 감수성, 면역 반응 등 중개연구적 요소를 통합적으로 고려한 예측 모델을 구축함으로써, 방사선치료 계획 수립 시 치료 강도 조절 및 위험 최소화를 고려한 임상 의사결정 지원을 궁극적인 목표로 한다.

학생 참여 정보

학생들이 참여하면 좋을 연구
  • 1. 임상연구: 폐암·소화기종양·육종에서의 방사선치료 효과 및 독성 분석
  • 폐암, 소화기 종양(간암, 췌장암 등), 연부조직 육종 환자를 대상으로 방사선치료 후의 치료 반응과 방사선 관련 독성(폐 독성, 심장 독성, 위장관 독성 등)을 분석한다.
  • 임상 변수 및 방사선량 지표(DVH)를 중심으로 치료 효과와 부작용에 영향을 미치는 요인을 평가한다.
  • 2. 인공지능 기반 방사선치료 반응 및 독성 예측 연구
  • 임상 변수와 방사선량 지표를 통합하여 방사선치료 반응 및 독성을 예측하는 모델을 구축한다.
  • 기본적인 통계 분석을 바탕으로, 연구 진행 상황에 따라 인공지능/머신러닝 기법을 활용한 탐색적 예측 분석을 경험할 수 있다.
  • 3. 방사선종양면역학 및 중개연구적 해석
  • 임상 연구 결과를 바탕으로 방사선 감수성 및 면역 반응과의 연관 가능성을 고찰한다.
  • 방사선치료와 면역 반응의 상호작용을 이해하고, 임상 연구 결과를 중개연구적 관점에서 해석하는 경험을 제공한다.
학생 참여 시 사용하게 되는 장비 및 프로그램
  • - 임상 데이터 분석용 통계 소프트웨어 (SPSS, R 등)
  • - 원내 의무기록 및 방사선치료 계획 확인 시스템 (MIM, PACS 등)
  • - 참고문헌 관리 프로그램 (Endnote 등)
참여 전 준비사항
  • - 연구 윤리: IRB 온라인 교육 이수
  • - 사전 이해: 방사선종양학의 기본적인 치료 원리 및 주요 암종별 해부학적 구조에 대한 학습
  • - 기초 통계: 생존 분석 등 기본적인 의학 통계 개념 검토

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