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研究キーワード:千葉大学における「予測モデル」 に関係する研究一覧:7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12月9日
3
グリーンランド氷床に広く分布する小さな水たまりと微生物の関係を解明
~氷上の生命のホットスポットが氷床の融解を左右する~
千葉大学大学院理学研究院の竹内望教授、山梨大学総合分析実験センターの瀬川高弘講師、東京科学大学生命理工学院の村上匠助教らの研究グループは、グリーンランド氷床(図1)表面に存在する小さな水たまり(クリオコナイトホール(図2))を調査し、その物理的な形態(特に深さ)が、内部に生息する微生物の群集構造と炭素の蓄積量という生態学的特性を支配していることを明らかにしました。クリオコナイトホールは、太陽光を吸収して氷床の融解を加速させる「クリオコナイト」という暗い沈殿物を形成する、氷床上の生命活動のホットスポットです。本研究は、氷床ダイナミクス(クレバスの形成など)と表面の微生物生...
キーワード:産学連携/極域/炭素循環/ホットスポット/衛星/太陽/太陽光/ダイナミクス/ひび割れ/有機物/生態系/群集構造/微生物生態/生態学/微生物/予測モデル
他の関係分野:複合領域環境学数物系科学総合理工工学農学
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発表日:2025年11月27日
4
千葉大学宇宙園芸研究センターが国際的な宇宙農業ロードマップの策定に参画
- 宇宙農業の新たな国際的な指針に -
2025年11月25日、国際誌New Phytologistに、宇宙での植物利用に関する国際的な研究ロードマップをまとめた論文「Expanding frontiers: harnessing plant biology for space exploration and planetary sustainability」が公開されました。 本論文には世界11か国の研究機関・宇宙機関から43名が参加し、千葉大学からは宇宙園芸研究セン...
キーワード:ワークショップ/持続可能/資源循環/持続可能性/生産システム/環境保全/予測モデル/合成生物学
他の関係分野:複合領域工学農学
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発表日:2025年11月20日
5
機械学習による慢性疾患の生涯リスク予測
~2型糖尿病の30年間を再現する新技術「SReFT-ML」
千葉大学大学院薬学研究院の佐藤洋美准教授、樋坂章博教授(研究当時)らの研究グループは、臨床試験の観察期間を超える長期進行の慢性疾患を解析する方法として、機械学習による新しい手法(Statistical Restoration of Fragmented Time course - Machine Learning: SReFT注1)-ML)を開発し、これを糖尿病の解析に適用しました。これにより、今まで数百人単位でしか実施できなかった解析を、1万人以上の患者、かつ30種近くの検査値の解析へと拡張することに成功し、生涯にわたる腎機能の悪化や合併症のリスクが適切に予測されました...
キーワード:混合効果モデル/統計モデル/機械学習/人工知能(AI)/産学連携/非線形/モデル化/合併症/予測モデル/腎機能/薬理学/臨床試験/2型糖尿病/バイオマーカー/リアルワールドデータ/糖尿病/慢性疾患
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学工学
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発表日:2025年8月24日
6
アジア地域初! 陸域生態系によるCO₂吸収動態を明らかにする大規模基盤データセット「JapanFlux2024」を構築
森林や水田、湖沼などの陸域生態系が、二酸化炭素(CO2)などの温室効果ガスをどの程度吸収・放出しているかを把握することは、地球温暖化対策に必要不可欠です。欧米諸国では、各地の観測拠点で得られたデータに基づき、陸域生態系のCO2吸収量の長期的な変化を記録したオープンデータセットの整備が進んでいる一方、アジア地域では包括的なデータセットは整備されていませんでした。 大阪公立大学大学院農学研究科の植山 雅仁准教授、髙尾 勇太大学院生(博士前期課程2年)と、千葉大学の市井 和仁教授、国立極地研究所の矢吹 裕伯特任教授、東京大学の日浦 勉教授、熊谷 ...
キーワード:オープンデータ/季節変化/産学連携/極地/陸域生態系/温室効果ガス/湖沼/地球温暖化/温室効果/気候変動/経年変動/衛星/衛星観測/地球温暖化対策/二酸化炭素/二酸化炭素/水田/生態系/温暖化/予測モデル
他の関係分野:情報学複合領域環境学数物系科学工学農学
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発表日:2025年2月25日
7
チョウセンミネバリは最終氷期の生き残りか?
-見過ごされてきた樹木の生態に迫る-
国立研究開発法人森林研究・整備機構森林総合研究所(以下、「森林総研」という)は、国立大学法人筑波大学、国立大学法人千葉大学と共同で分布予測モデルを用いてカバノキ科のチョウセンミネバリの約2万2千年前の最終氷期最寒冷期の分布を推定し、当時の日本列島に広く分布していたことを明らかにしました。さらに、日本の集団は最終氷期以降の温暖化で分布域が狭まり、現在は本州中部の一部の山地で生き残っている氷期の遺存種である可能性が高いことを示しました。チョウセンミネバリはこれまで日本では図鑑にほとんど掲載されておらず、認識されていない樹種でした。本研究はチョウセンミネバリが単なる希少種というだけでなく、現在の日本...
キーワード:産学連携/最終氷期/地球温暖化/日本列島/温暖化/予測モデル
他の関係分野:複合領域環境学数物系科学農学
千葉大学 研究シーズ