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'Dermatology' 에 대한 통합검색결과 131건입니다.

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TOP10-SCAR: A Global Pharmacovigilance Study on Medications Most Frequently Related to Severe Cutaneous Adverse Reactions
- Allergy Apr 02 2025, | https://doi.org/10.1111/all.16544
- 2025.04
- 의약학
- 김희주(가천대학교)
- 정윤재(가천대학교 의과대학 이길여암당뇨연구원)
Association of Obesity and Innate Immune Markers With Resistance to Biologic Therapy in Psoriasis
- JAMA Dermatol. Apr 02 2025, | https://doi.org/10.1001/jamadermatol.2025.0288
- 2025.04
- 의약학
임동민

부산대학교

현재 피부과학(dermatology)과 유전체학(genomics) 분야에서는 태아 발달 시 피부 세포의 이동 경로를 나타내는 블라쉬코 선(Blaschko’s lines)을 기반으로 발생하는 다양한 피부 질환에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있습니다. 알프레드 블라쉬코(Alfred Blaschko)가 1901년에 처음 기술한 이 선은 일부 선형 피부질환에서 뚜렷하게 드러나며, 특히 lichen striatus (LS)와 같은 질환에서 그 특징이 명확하게 나타납니다.
- J. Am. Acad. Dermatol.
- 2025.02.10
- 서현민(한양대학교 구리병원)
- 최광성(인하대학교 의과대학)
Phase I/II trials of human bone marrow-derived clonal mesenchymal stem cells for treatment of adults with moderate-to-severe atopic dermatitis
- J. Allergy Clin. Immunol. Jun 27 2024, S0091-6749(24)00637-7 | https://doi.org/10.1016/j.jaci.2024.06.013
- 2024.06
- 의약학
Efficacy and safety of topical Streptococcus postbiotic emollient in adolescents and adults with mild-to-moderate atopic dermatitis: A randomized, dou
- Allergy Mar 04 2024, | https://doi.org/10.1111/all.16077
- 2024.03
- 바이오·의료융합
- 박인수(University of Illinois at Urbana-Champaign, 현 건양대학교)
- 김성호(University of Illinois at Urbana-Champaign)
Highly Localized Chemical Sampling at Subsecond Temporal Resolution Enabled with a Silicon Nanodialysis Platform at Nanoliter per Minute Flows
- ACS Nano Mar 05 2024, 18 (9) | https://doi.org/10.1021/acsnano.3c09776
- 2024.03
- 바이오·의료융합
- 조재현(UCSF Department of Dermatology)
A single-cell atlas of IL-23 inhibition in cutaneous psoriasis distinguishes clinical response
- Sci. Immunol. Jan 26 2024, 9 (91) | https://doi.org/10.1126/sciimmunol.adi2848
- 2024.01
Maternal SARS-CoV-2 infection during pregnancy and subsequent risk of atopic dermatitis in offspring: a nationwide birth cohort study in South Korea
- Br. J. Dermatol. 2023 Nov 30:ljad478 | https://doi.org/10.1093/bjd/ljad478
- 2023.11
- 의약학
Microenvironmental network of clonal CXCL13+CD4+ T cells and regulatory T cells in pemphigus chronic blisters.
- J. Clin. Invest. Oct 10 2023, e166357 | https://doi.org/10.1172/JCI166357
- 2023.10
- 의약학
윤소라

Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania

제가 연구하는 분야는 3차원 유전체학 (3D Genomics)이라는 분야로, 복잡하게 꼬여 있는 염색질의 3차원 구조와 생물학적 기능을 다양한 기술을 통해 연구하는 학문입니다. 주로 많이 사용하는 기술에는 Hi-C, HiChIP 혹은 MicroC와 같은 염색질 구조 캡쳐 (chromatin conformation capture) 기술 등이 있습니다.
- Immunity
- 2023.06.12
- 조재현(UCSF Department of Dermatology)
Transcriptomics aids differentiation of IL-23 overactivity in a patient with atypical skin and joint disease
- Lancet Apr 22 2023, 401 (10385) S0140-6736(23)00455-5 | https://doi.org/10.1016/S0140-6736(23)00455-5
- 2023.04
Increased risk of alopecia areata in patients with autism spectrum disorders: A Korean nationwide population-based study
- J. Am. Acad. Dermatol. 2023 Feb 22;S0190-9622(23)00266-9 | https://doi.org/10.1016/j.jaad.2023.01.046
- 2023.02
- 의약학
신광수

Yale University

COVID-19 mRNA 백신을 포함하여, 약물전달 및 영상진단 등에 활용되는 나노입자는 표면에 대부분 Poly (ethylene glycol) (PEG)라는 친수성 고분자가 활용되고 있습니다. PEG는 수 많은 물분자를 함유하는 화학적 특성을 갖고, ethylene oxide 가 갖는 구조적 유연성으로 인해 비특이적인 생리물질 및 세포와의 상호작용을 줄여줍니다.
- Biomaterials
- 2022.12.28
- 신재호(Northwestern University)
Wireless, Soft Sensors of Skin Hydration with Designs Optimized for Rapid, Accurate Diagnostics of Dermatological Health
- Adv. Healthc. Mater. 2022 Nov 7;e2202021 | https://doi.org/10.1002/adhm.202202021
- 2022.11
- 바이오·의료융합
백기호

한국재료연구원

최근 COVID-19 대유행으로 다양한 방역 관련 기술들이 개발되고 있지만 갑작스런 방역 시장의 확장으로 인해 방역 제품들의 성능을 정량적으로 검증할 수 있는 장치 및 방법에 대한 기준이 확립되지 않은 상태입니다. 세균, 바이러스 등에 의한 2차 감염은 부유 병원체를 비롯하여 다양한 물체의 표면에 존재하는 병원체에 의해서도 발생할 수 있습니다.
- J. Hosp. Infect.
- 2022.10.12
Evaluation of Artificial Intelligence-Assisted Diagnosis of Skin Neoplasms: A Single-Center, Paralleled, Unmasked, Randomized Controlled Trial
- J. Invest. Dermatol. Sep 2022, 142 (9) S0022-202X(22)00122-1 | https://doi.org/10.1016/j.jid.2022.02.003
- 2022.09
- 바이오·의료융합
- 조재현(UCSF Department of Dermatology)
A single-cell transcriptional gradient in human cutaneous memory T cells restricts Th17/Tc17 identity
- Cell Rep. Med. Aug 16 2022, 3 (8) 100715 S2666-3791(22)00258-0 | https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2022.100715
- 2022.08
- 조재현(UCSF Department of Dermatology)
Classification of human chronic inflammatory skin disease based on single-cell immune profiling
- Sci. Immunol. Apr 15 2022, 7 (70) | https://doi.org/10.1126/sciimmunol.abl9165
- 2022.04
김재환

The Rockefeller University

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 최근 단일 세포 분석 (single-cell analysis) 기술이 발전하면서 이를 임상시험 (clinical trial)에 적용하려는 시도가 늘어나고 있습니다. 그러나, 사람의 피부는 대부분 각질형성세포 (keratinocyte)와 섬유아세포 (fibroblast)로 이루어져 있어서 소수의 면역 세포 (immune cell)를 단일 세포 분석 방법으로 분석하기가 쉽지 않습니다. 대부분은 교원질 분해 효소 (collagenase) 등의 효소를 이용해서 피부 조직을 분리하여 세포를 얻지만, 이 과정에서 면역 세포가 손상될 가능성이 높습니다. 제 논문은 이러한 한계를 극복하고자 사람 피부를 효소 처리 없이 48시간 동안 배양한 후 피부 조직으로부터 배양액으로 떨어져 나오는 세포를 모아 single-cell sequencing과 flow cytometry로 분석하였습니다. 그 결과 얻어진 데이터의 약 50%는 면역 세포였고 50%는 각질형성세포였습니다. 면역 세포 데이터는 추가적인 subclustering 없이 NK cell, T-cell subset, dendritic cell subset을 확인할 수 있었습니다. 그 결과 IL-17A를 발현하는 Type 17 T-cell과 IL-17F를 발현하는 Type 17 T-cell의 전사체(transcriptome)가 다르다는 것을 밝혔으며, 반성숙 수지상세포 (semimature dendritic cell)가 IL-10을 발현하는 면역관용성 (tolerogenic) 수지상세포이지만 건선 (psoriasis) 피부에서는 pathogenic molecule인 IL-23A와 IL-36G를 발현한다는 것을 밝혔습니다. 그리고, CCL-27-CCR10 상호작용이 건선 피부에서 손상되어 있다는 점은 이미 알려져 있었는데, CCL27 발현 저하가 주로 기저 각질형성세포 (basal keratinocyte)에서 일어난다는 점을 밝혔습니다. 논문의 싱글셀 데이터는 이미 NCBI's Gene Expression Omnibus에 업로드 되어 다운로드 받으실 수 있으시며 (GSE151177), 분석에 상용한 저의 R code들도 모두 https://github.com/jaehwan79/KruegerLab_scRNAseq_emigrating_cells_human_skin 에 업로드 되어 있어 아무 제약 없이 사용하실 수 있습니다. 아무쪼록 다른 연구자 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다. 2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다. 제가 소속되어 있는 뉴욕 록펠러 대학 (Rockefeller University)의 많은 연구자들이 이미 BRIC을 통해 소개되어 왔습니다. 저는 록펠러 대학 James G. Krueger 교수님의 Laboratory for Investitive Dermatology에 소속되어 있습니다. 연구실 이름에서도 알 수 있듯이 피부 질환에 특화되어 있는 연구실이며, 저 또한 한국에서 수련을 마친 피부과 전문의입니다. 다만, 논문의 연구를 진행할 당시 저는 브롱스에 위치한 Albert Einstein College of Medicine/Montefiore Medical Center에서 피부과 레지던트 수련 (일반외과 1년+피부과 3년)을 다시 받으면서, 록펠러 대학에서의 연구를 병행하였습니다. 미국에서 피부과 수련을 다시 받은 이유는 임상 실험을 책임 연구자 (Principal Investigator)로 진행하기에는 아무래도 외국에서 수련 받은 피부과 전문의로서 한계를 느꼈기 때문입니다 (PhD와 달리 MD의 경우 특히 전문의 자격은 국가 간 호환이 되지 않습니다). 레지던트와 연구를 병행하는 것이 결코 쉽지 않았고, 내과 COVID 병동에 파견되어 환자를 보다가 COVID에 감염되어 한달 간 격리되는 등 우여곡절이 많았지만, 이렇게 논문이 무사히 출판되어 무척이나 기쁩니다. 논문에도 록펠러 대학과 아인슈타인 의대를 병행하여 소속기관으로 표기하였습니다. 3. 연구활동 하시면서 평소 느끼
- J. Allergy Clin. Immunol.
- 2021.05.04
한승석

아이피부과

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드 이번 연구에 사용된 알고리즘은 디지털 카메라로 찍은 일반 사진에서 피부암이 의심되는 부위를 자동으로 검출(detect)할 수 있는 알고리즘입니다. 개발 과정은 JAMA Dermatology 에 먼저 실렸고, 이번 연구는 재현성을 입증하기 위해 추가적으로 실시된 대규모 코호트 연구였습니다. 지금까지 알고리즘이 전문의만큼 피부암을 진단 할 수 있다는 연구는 많았지만, 대부분의 알고리즘이 모반과 흑색종을 구별하는 실험적인 환경에서 테스트 되었다는 문제가 있습니다. 알고리즘은 모반과 흑색종은 잘 구별하지만, 훈련되지 않은 문제에 대해서는 형편없는 결과를 보이는 문제가 있습니다. 피멍이나 콧구멍을 보고도 흑색종이라고 진단해 버리기 때문에 실제 진료에서 사용될 수가 없었습니다 (epistemic uncertainty). 또 다른 문제는, 알고리즘의 성능을 측정 한 조건이 일반적인 의료 환경과 다르다는 점입니다. 실제 진료를 할 때는 사진 한 두장만을 보고 진단하지 않습니다. 환자의 병력도 물어보고 병변도 만져보고 여러가지 정보를 종합해서 진단하기 때문에 실제 진료는 예술에 가깝습니다. 하지만 상당수의 정보가 정량화되기 어렵고 학습자료도 부족하기 때문에 알고리즘의 성능은 제한될 수 밖에 없습니다 (limited relevancy). 이번 연구에 사용된 알고리즘은 사진만 보고 진단한 경우, 콧구멍 같은 구조물을 자동으로 감별하면서 피부암이 의심되는 병변을 찾아낼 수 있습니다 (detection study). 사진만으로 피부암을 검출해야 하는 같은 조건에서 피부과 의사와 동일한 민감도와 특이도를 보였습니다. 하지만, 실제 진료 보는 전문의는 사진만으로 진단하지 않기 때문에 알고리즘보다 더 높은 민감도와 특이도를 가지고 있었고, 이 차이를 정량적으로 보여준 첫 번째 연구입니다. 유방암 검진의 경우 사진만 보는 같은 조건에서 전문의와 AI가 경쟁하며, 이 분야의 경우 AI가 전문의를 대체할 수 있다는 결과를 보여주었습니다. 피부암에서는 사진만 보고 주기적으로 검진하는 분야가 아직 없으나, 피부 사진은 별도의 장비 없이 쉽게 찍을 수 있기 때문에, 사진만으로 피부암을 주기적으로 검진하는 새로운 분야가 탄생할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다. 현재 소속은 대학도 연구소도 아닌 독립된 개인의원입니다. 소속이 없기 때문에 자유롭게 연구할 수 있는 장점도 있지만, 펀딩이 없으며 연구의 규모를 확장하면 자비로 충당해야 하는 문제가 있습니다. 이 부분을 보완하기 위해 국내의 여러 대학병원와 ISIC 같은 국외의 연구 그룹과 공동 연구를 통해 도움을 받고 있습니다. 3. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람 인공지능으로 성과를 내기 위해서는 도메인 지식과 프로그래밍 스킬이 동시에 필요합니다. 프로그래밍은 정규 교육을 받지 않았지만 MASO, MSDN, Devpia, StackOverflow 등을 통해 틈틈이 공부한 것이 있었기 때문에 수월하게 진행한 것 같습니다. 피부질환 데이터는 가장 쉽게 얻을 수 있는 데이터이지만 가장 비표준화된 데이터이기 때문에, 피부질환을 진단하는 알고리즘은 소수만 존재합니다. 개발한 알고리즘인 Model Dermatology 는 현재 피부과 저널에서 가장 많이 언급되며 논의되어 온 인공지능 모델입니다. 연구가 연구로 끝나지 않고 사용할 수 있는 제품으로 이어지는 것이 목표이기 때문에, 출간한 논문에는 프로토타입의 제품 수준의 실시간 DEMO를
- PLoS Med.
- 2020.12.10