우리의 주요 연구 관심 분야는 구강 백반증 및 구강 점막하 섬유증과 같은 구강 잠재적 악성 질환의 예측 모델 개발에 따른 악성 변형의 메커니즘입니다. 딥 러닝 인공 지능 모델에 따른 게놈 전사체, 단백질체 및 기타 다중 오믹 염기서열 분석 분석은 구강암, 잠재적 악성 질환에서 구강암으로의 진행을 연구하는 데 사용됩니다. 현재 염기서열 분석 및 다중 오믹스 분석은 대부분 냉동 샘플을 기반으로 하지만, 구강 및 잠재적 악성 질환은 대부분 생검을 통해 형식적으로 고정된 파라핀 내장 조직이므로 파라핀 샘플을 기반으로 한 실험 기술을 개발해야 합니다.
구강 암, 잠재적 악성 질환 및 편평 세포 암종의 파라핀 조직 샘플은 다양한 출처에서 대량으로 구할 수 있어 연구에 매우 귀중한 자료가 됩니다. 모든 프로토콜은 이러한 리소스를 최대한 활용하여 질병 발생 및 악성 변형의 메커니즘을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.