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大阪大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:大阪大学における「健康リスク」 に関係する研究一覧:2
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発表日:2025年9月7日
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毎日日本酒2合相当の飲酒から、 男性の腎機能低下リスクが高まる
大阪府特定健診のビッグデータが示す、飲酒と腎機能低下の関係
大阪大学キャンパスライフ健康支援・相談センターの中村祐子特任助教(常勤)、山本陵平教授らの研究グループは、大阪府で特定健診を受診した40–74歳の男女を対象に、飲酒量と腎機能(推算糸球体濾過量eGFR)の低下を検討したところ、1日あたり日本酒2合相当(アルコール約40g)以上の飲酒をしている男性では、腎機能が30%以上低下するリスクが高くなることを明らかにしました(図1)。厚生労働省は、毎日日本酒1合相当の飲酒を適量としており、それ以上の飲酒では健康リスクにつながる可能性があることを提唱しています。腎臓に関して、日本人304,929名(男性125,698名、女性179,231名)を対象...
キーワード:健康リスク/リスク評価/糸球体/アルコール/腎機能/腎臓/疫学/疫学研究/疫学調査
他の関係分野:工学
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発表日:2025年3月24日
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数滴の血液でAIが見抜く、あなたの本当の健康年齢
未来を予測する新手法
大阪大学蛋白質研究所の汪 秋益助教(研究当時、現:大阪大学・島津分析イノベーション協働研究所 招へい研究員)、大阪大学理学研究科生物科学専攻 王 梓さん(博士後期課程)、水口 賢司教授、高尾 敏文教授(研究当時、現:特任教授)を中心とする研究チームは、人体の代謝調節経路の知見を最先端の人工知能(AI)アルゴリズムに組み込み、健康状態を反映する「生物学的年齢」を定量的に評価するモデルを開発しました。この予測モデルでは、数滴(約5滴)の血液サンプルから得た22種類のステロイドレベルから生物学的年齢を算出することが可能です。生物学的年齢とは、体の健康状態や老化の進行度を示す指標です。本研究は...
キーワード:AI/アルゴリズム/ニューラルネットワーク/情報学/深層ニューラルネットワーク/人工知能(AI)/学習プロセス/産学連携/分析技術/質量分析/持続可能/健康リスク/持続可能な開発/評価手法/ニューラルネット/マイクロ/モデル化/リスク評価/環境要因/ホルモン/健康管理/寿命/予測モデル/LC-MS/MS/ステロイド/血液/コルチゾール/ストレス/加齢/健康寿命/個別化医療/早期発見/予防医学/老化
他の関係分野:情報学複合領域環境学総合理工工学