## 1. 전통적 병리학 연구 기법 - **Hematoxylin & Eosin (H&E) staining** 가장 기본적인 조직염색법으로 세포와 조직 구조를 평가. - **Special Stains** PAS, Masson’s trichrome, Reticulin 등 → 특정 세포 성분(당, 섬유화, 탄력섬유 등) 시각화. - **Immunohistochemistry (IHC)** 항체를 이용해 단백질 발현을 조직 수준에서 확인. 진단·예후 마커 분석에 필수. --- ## 2. 분자 병리학 (Molecular Pathology) - **PCR, RT-PCR, qPCR** 특정 유전자 변이, 발현 분석. - **FISH (Fluorescence In Situ Hybridization)** 염색체 이상(예: HER2 증폭, ALK/ROS1 재배열) 확인. - **Next-Generation Sequencing (NGS)** 유전체 변이, 전사체, 진화적 클론 다이나믹스 분석. - **DNA Methylation / Epigenetics** 종양 분류와 예후 예측. --- ## 3. 세포 병리학 (Cytopathology) - **세포도말 검사 (Pap smear 등)** 세포 모양학 기반 암 조기 발견. - **Liquid-based cytology** 분자검사와 결합 가능. --- ## 4. 단일세포 및 공간 병리학 - **Single-cell RNA-seq (scRNA-seq)** 개별 세포의 전사체 분석 → 종양 미세환경(TME) 연구. - **Spatial Transcriptomics** 조직 내 위치 정보를 보존하면서 유전자 발현 분석. - **Multiplex IHC / Imaging Mass Cytometry** 수십 개 이상의 마커 동시 시각화. --- ## 5. 디지털 및 계산 병리학 (Digital Pathology & AI) - **Whole Slide Imaging (WSI)** 슬라이드 전자화 → 원격 진단, AI 분석 가능. - **Machine Learning / Deep Learning** 병리 슬라이드에서 종양 경계, 분류, 예후 예측 모델 개발. - **Radiogenomics / Pathomics** 영상·유전체·병리 데이터 통합. --- ## 6. 기능적 병리학 연구 기법 - **[[Organoid]] / PDX models** 환자 유래 조직을 이용한 in vitro / in vivo 모델. - **Drug Sensitivity Assays** 종양 조직에서 약제 반응 예측. - **Multiplexed Omics Integration** Proteomics, Metabolomics, TCR/BCR-seq 등을 병리학 데이터와 통합.