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研究キーワード:千葉大学における「予後予測」 に関係する研究一覧:3件
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発表日:2026年5月20日
1
胃がんの進行を促進する「危険領域」を特定!
― CCDC80陽性線維芽細胞による免疫抑制メカニズムの解明 ―
千葉大学大学院医学研究院の顧文超特任准教授、復旦大学附属華山医院の莫少聡氏らの研究チームは、胃がん組織における腫瘍微小環境(TME)注1)の空間的構造が、がんの進行および免疫療法への抵抗性にどのような影響を及ぼすかを明らかにするため、マウスおよびヒト胃がんの空間トランスクリプトーム解析注2)に取り組みました。その結果、胃がんの組織内に「危険領域(Danger Zone)」が存在することを発見しました。この領域ではCCDC80陽性線維芽細胞注3)ががんを攻撃する免疫細胞(CD8陽性T細胞)を捕らえて働きを弱め、免疫療法の効果を妨げ...
キーワード:学習アルゴリズム/アルゴリズム/位置情報/機械学習/人工知能(AI)/産学連携/空間構造/CD8/抵抗性/PD-1/遺伝子発現解析/発現解析/微小環境/病理/免疫抑制/臨床応用/分子機構/予後予測/予測モデル/細胞外基質/腫瘍微小環境/線維芽細胞/免疫療法/T細胞/がん細胞/ケモカイン/トランスクリプトーム/マウス/受容体/免疫細胞/がん患者/コホート/胃がん/遺伝子/遺伝子発現/前向きコホート研究
他の関係分野:情報学複合領域工学農学
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発表日:2026年3月9日
2
AIで網膜色素変性症患者の数年後の視力を予測
ー眼底写真大規模深層学習モデルを利用した視力予後予測モデルを開発ー
千葉大学大学院医学研究院の馬場 隆之教授、川上 英良教授らの研究グループは、進行すると失明に至る遺伝性の指定難病である、網膜色素変性症(Retinitis Pigmentosa、以下RP)について、眼底写真を用いた既存の大規模深層学習モデルをベースに、RP診断およびRP患者の視力予後予測を行う方法を開発しました。眼底写真からRPを高精度に診断できることを示すとともに、眼底写真と視力の時系列データを学習することで、将来の視力低下を安定して高い精度で予測できることを明らかにしました。さらに、診断と予後予測でAIが重視する網膜領域の違いを可視化し、RPの病態理解につながる知見を得ました。研究グループ...
キーワード:時系列データ/深層学習/人工知能(AI)/産学連携/予後予測/予測モデル/網膜/網膜色素変性症/難病
他の関係分野:情報学複合領域
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発表日:2025年11月11日
3
心不全のタイプごとに異なる遺伝的仕組みを解明
―ゲノム解析で予後予測に道―
千葉大学大学院医学研究院 伊藤薫教授(理化学研究所生命医科学研究センター チームディレクター)、理化学研究所生命医科学研究センター 円山信之リサーチアソシエイト(研究当時)、九州大学大学院医学研究院 二宮利治教授、東京大学大学院医学系研究科 小室一成特任教授(国際医療福祉大学大学院教授)、東京大学医科学研究所附属ヒトゲノム解析センターシークエンス技術開発分野の松田浩一特任教授(同大学大学院新領域創成科学研究科メディカル情報生命専攻クリニカルシークエンス分野教授)らの研究グループは、日本人集団と欧州人集団の心不全患者を対象に、心不全のタイプ別に異なる遺伝的な特徴を解明し、心不全が起こるメカニズム...
キーワード:産学連携/シークエンス/心不全 Heart Failure/ヒトゲノム/心筋/心筋症/ゲノム解析/予後予測/ゲノム/バイオマーカー/遺伝子
他の関係分野:複合領域
千葉大学 研究シーズ