Koji Kato 研究室
主宰者:Koji Kato
九州大学・Kyushu University Hospital
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、血液がん・造血疾患の治療における造血幹細胞移植の成績向上と、それに伴う合併症の予防・管理に関する研究を展開しています。研究の問いは、患者の予後を左右する要因の解明と、より安全で効果的な移植戦略の確立にあります。特に、移植前の患者状態や移植片の特性と、その後の転帰との関連性を明らかにすることに重点を置いています。
研究手法としては、国内外の移植登録データベースを用いた大規模な後ろ向き・前向き臨床研究が中心です。数千から数万人規模の患者集団から、生存率・再発率・非再発死亡率などの臨床転帰に影響する因子を統計学的に分析し、新たなリスク評価スコアの開発や、移植前の検査値・臓器機能との関連性を検証しています。また、化学療法や分子標的薬の薬物動態と臨床成績の関係も調査対象としています。
主要な知見としては、患者の年齢・合併症指数、HLA型・CD34陽性細胞数などの移植片特性、そして条件付け療法の強度が、移植後の生存や合併症発生に重要な予測因子となることが複数の研究で示されています。これらの知見を統合し、より個別化された移植戦略を提案することで、造血器悪性腫瘍や遺伝性疾患の患者に対する治療成績の向上を目指しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 生化学・分子生物学・遺伝学Kazuaki Taguchi 研究室慶應義塾大学論文 100 件·共通: 薬物動態, 薬理, 薬学・創薬, データベース +6
- 医学Akira Honda 研究室東京大学論文 118 件·共通: データベース, 幹細胞, 計算機科学, システム +11
- 物理学・天文学Mitsuru Sugawara 研究室Hokkaido University Hospital論文 100 件·共通: データベース, 発生, 計算機科学, システム +9
- 医学Norio Nonomura 研究室大阪大学論文 100 件·共通: 薬物動態, 薬学・創薬, がん基礎, 腫瘍 +6
- 医学Kaori Koga 研究室東京大学論文 187 件·共通: データベース, 計算機科学, システム, がん基礎 +8
- 医学Katsutoshi Oda 研究室University of Tokyo Hospital論文 101 件·共通: データベース, 計算機科学, システム, がん基礎 +8
- 免疫学・微生物学Koji Kawakami 研究室京都大学論文 100 件·共通: データベース, 発生, 計算機科学, システム +6
- 医学Nobutake Ozeki 研究室東京大学論文 108 件·共通: 幹細胞, 発生, 計算機科学, システム +7
研究成果(51 件)
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbabio.2026.149588
- DOI: https://doi.org/10.1111/bjh.70381
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41409-026-02802-7
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-025-04122-w
- DOI: https://doi.org/10.1002/cnr2.70413
- DOI: https://doi.org/10.1182/blood-2025-5414
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-025-04074-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bneo.2025.100087
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41375-025-02541-6
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00277-025-06569-7
続きを表示(残り 41 件)閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.annonc.2025.05.405
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-025-04003-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-025-04005-0
- DOI: https://doi.org/10.1002/hon.70047
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtct.2025.01.812
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtct.2025.01.353
- DOI: https://doi.org/10.31547/bct-2024-037
- DOI: https://doi.org/10.1182/blood-2024-192949
- [2024] Overcoming High-Risk MDS/AML Post-Allogeneic HSCT: Venetoclax and Azacitidine As Maintenance TherapyDOI: https://doi.org/10.1182/blood-2024-202428
- [2024] Pre-CAR-T GTE Scoring of Electroencephalogram Abnormalities As Predictive Biomarkers for IcansDOI: https://doi.org/10.1182/blood-2024-199102
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtct.2024.08.011
- [2024] Augmented use of L-asparaginase markedly improves AYA ALL outcomes: FBMTG prospective MRD2014 studyDOI: https://doi.org/10.1016/j.bneo.2024.100033
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.annonc.2024.05.313
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-024-03772-6
- [2024] Machine Learning Prediction Model for Neutrophil Recovery after Unrelated Cord Blood TransplantationDOI: https://doi.org/10.1016/j.jtct.2024.02.001
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41409-024-02222-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtct.2023.12.314
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtct.2024.01.056
- DOI: https://doi.org/10.1182/bloodadvances.2023011837
- DOI: https://doi.org/10.1182/blood-2023-174310
- DOI: https://doi.org/10.1182/blood-2023-189000
- DOI: https://doi.org/10.1182/blood-2023-178905
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtct.2023.07.022
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2023.04.015
- DOI: https://doi.org/10.1111/bjh.18745
- DOI: https://doi.org/10.1111/bjh.18691
- DOI: https://doi.org/10.1111/bjh.18530
- DOI: https://doi.org/10.1016/s2352-3026(22)00245-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-022-03394-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtct.2022.05.037
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtct.2022.04.011
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-022-03315-x
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10875-021-01199-w
- DOI: https://doi.org/10.1177/09636897221143364
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41409-021-01525-1
- DOI: https://doi.org/10.1111/petr.14125
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10875-021-01112-5
- DOI: https://doi.org/10.1080/10428194.2021.1929958
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41409-021-01289-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymgme.2021.05.004
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-021-03110-0
科研費(0 件)
まだデータがありません(KAKEN 取り込み後に表示)。
所属学会・役職(0 件)
まだデータがありません(学会データ連携後に表示)。