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広島大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:広島大学における「予後予測」 に関係する研究一覧:3
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発表日:2026年6月12日
1
COVID-19罹患後症状の長期経過は感染した流行期と年齢で大きく異なる
― 2020〜2024年、成人・小児2、689人の追跡研究 ―
● 広島大学大学院 医系科学研究科 疫学・疾病制御学の杉山文講師、田中純子理事・副学長らの研究グループは、広島市立舟入市民病院、広島県感染症・疾病管理センター(ひろしまCDC)の協力を得て、2020年3月から2024年6月までにCOVID-19と診断された成人・小児2,689名を対象とした後ろ向きコホート研究を実施し、感染流行期別・年齢層別にみた罹患後症状(いわゆる「後遺症」)の長期経過を明らかにしました。罹患後症状の有症割合はデルタ株流行期に最も高く、オミクロン株流行期には約半減しました。この傾向は2024年に流行したオミクロン亜系統でも変わりませんでした。また、小児の有症割合は全流行期を通...
キーワード:プロファイル/危機管理/デルタ/ハザード/嗅覚障害/ウイルス学/ウイルス感染症/コホート調査/新型コロナウイルス/追跡調査/日常生活/予後予測/サーベイランス/ウイルス/ゲノム/コホート/疫学/疫学研究/感染症/小児/新型コロナウイルス感染症/新型コロナウイルス感染症
他の関係分野:情報学複合領域工学
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発表日:2026年5月19日
2
データから疾患進行の個人差を読み解く
〜進行の「速さ」と「進み方」の違いを捉える新手法を開発〜
名古屋大学大学院医学系研究科データ駆動生物学の矢田 祐一郎 准教授、本田 直樹 教授(兼任:広島大学大学院統合生命科学研究科特任教授)の研究グループは、疾患進行の個人差を「どのように進むか」という進行経路と、「どのくらいの速さで進むか」という進行速度に分けて捉える新しい機械学習手法DiSPAHを開発しました。神経変性疾患をはじめとする慢性疾患の多くは、患者ごとに症状の現れ方や進行の速さが大きく異なるため、予後予測や治療計画、臨床試験の設計が難しいことが課題となってきました。しかし、既存の解析手法では、「どのような症状から優先的に現れるのか」という「進行経路」と、「症状の変化がどのくらいの速さで...
キーワード:データ駆動/隠れマルコフモデル/機械学習/幾何解析/遺伝情報/ACT/タンパク質翻訳/脳神経科学/iPS細胞/ニューロン/治療標的/筋萎縮/筋肉/日常生活/予後予測/タンパク質発現/運動ニューロン/神経科学/神経細胞/神経変性/神経変性疾患/臨床試験/PRO/コホート/ストレス/遺伝子/遺伝子発現/遺伝子変異/筋萎縮性側索硬化症 /個別化医療/酸化ストレス/慢性疾患
他の関係分野:情報学数物系科学生物学工学農学
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発表日:2025年3月6日
3
【研究成果】急性期脳梗塞を発症した患者を合成MRIで測定したところ脳のミエリン量が多いほど予後が良好であることが分かりました
本研究では解析に必要なデータ収集ができた101例の急性期脳梗塞患者さんを対象とし、ミエリン量を測定しました。その結果、ミエリン量が多いほど、発症3ヵ月後の機能予後が良いことと関連することが判明しました。 発表論文掲載誌:Stroke(2025年1月)論文タイトル:Usefulness of myelin quantification using synthetic MRI for predicting outcomes in patients with acute ischemic stroke...
キーワード:トラスト/情報学/産学連携/データ収集/膜構造/神経内科学/髄鞘/グリア細胞/日常生活/予後予測/リハビリ/多発性硬化症/MRI/グリア/神経細胞/脳梗塞/リハビリテーション/脂質/脳卒中/放射線
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学工学