Ryo Fujita 研究室
主宰者:Ryo Fujita
筑波大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、骨格筋の加齢に伴う萎縮や筋力低下の仕組みを明らかにし、その治療法の開発を目指しています。加齢に伴う筋肉の衰弱では、筋力の低下が筋肉量の減少に先行することが知られていますが、そのメカニズムは十分に理解されていません。研究室では、筋肉のタンパク質合成に関わる分子や、異なる収縮特性を持つ筋線維の種類に着目し、これらの変化がどのように筋肉の機能低下につながるのかを調べています。
筋肉の機能維持や改善のための治療開発では、遺伝子治療技術を活用しています。特にアデノ随伴ウイルスという安全性の高いウイルスベクターを利用して、骨格筋に特異的に目的の遺伝子を届ける方法を工夫しており、心臓への不要な発現を避けるシステムも開発しています。また、筋肉の再生に関わる分子の機能を調べるために、遺伝子改変マウスを使った実験や、ヒト由来の細胞を用いた研究も進めています。
これまでの研究から、特定の転写因子やマイクロRNA、リン酸化酵素などが、筋線維の種類決定や筋肉幹細胞の分化に重要な役割を果たすことが明らかになってきました。こうした分子的な知見は、加齢や疾患による筋肉萎縮を防ぎ、失われた筋肉機能を回復させるための新しい治療戦略の開発につながると期待されています。
※ 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)
- 医学Seiji Okada 研究室大阪大学論文 100 件·共通: 再生, 幹細胞, マウス, 発生・再生 +8
- 生化学・分子生物学・遺伝学Mamoru Watanabe 研究室東京大学論文 169 件·共通: ウイルス, RNA, 微生物, 発生・再生 +8
- 医学Koichi Fukunaga 研究室Keio University Hospital論文 100 件·共通: 再生, ウイルス, 微生物, 発生・再生 +7
- 工学Yasuyuki Sakai 研究室東京大学論文 109 件·共通: 再生, 幹細胞, マウス, 発生・再生 +6
- 医学Ryuta Saito 研究室名古屋大学論文 100 件·共通: 再生, 幹細胞, RNA, 発生・再生 +7
- 医学Shinya Tanaka 研究室Hokkaido University Hospital論文 100 件·共通: 幹細胞, ウイルス, 微生物, 発生・再生 +7
- 医学Akinobu Taketomi 研究室Hokkaido University Hospital論文 100 件·共通: 再生, ウイルス, 微生物, 生化学 +8
- 計算機科学Yasushi Okuno 研究室Kyoto University Hospital論文 101 件·共通: ウイルス, RNA, 微生物, タンパク質 +8
研究成果(53 件)
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.04.20.719776
- DOI: https://doi.org/10.1111/acel.70502
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13395-025-00391-5
- [2025] MicroRNA-33 inhibition ameliorates muscular dystrophy by enhancing skeletal muscle regenerationDOI: https://doi.org/10.1038/s44321-025-00273-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00586-025-09008-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2025.01.032
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejpes.145.179
- DOI: https://doi.org/10.33611/trs.2025-017
- DOI: https://doi.org/10.1049/icp.2024.0696
- DOI: https://doi.org/10.1093/stmcls/sxae045
続きを表示(残り 43 件)閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00774-024-01518-2
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41413-024-00340-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biopha.2024.117792
- DOI: https://doi.org/10.1161/circulationaha.123.067504
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.stemcr.2024.08.002
- DOI: https://doi.org/10.21037/jss-23-122
- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2024-0102
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.148.suppl_1.12159
- [2023] Large Maf transcription factor family is a major regulator of fast type IIb myofiber determinationDOI: https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.112289
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.148.suppl_1.13767
- DOI: https://doi.org/10.1161/atvbaha.123.319266
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2023.06.400
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.stemcr.2023.05.001
- DOI: https://doi.org/10.26508/lsa.202301902
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2023.05.005
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-023-04769-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.106592
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-27650-z
- [2023] High Throughput Screening of Mitochondrial Bioenergetics in Myoblasts and Differentiated MyotubesDOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-3036-5_7
- DOI: https://doi.org/10.26502/jsr.10020290
- [2022] Strong relationship between dyslipidemia and the ectopic ossification of the spinal ligamentsDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-27136-4
- DOI: https://doi.org/10.1161/circulationaha.121.058655
- DOI: https://doi.org/10.1177/21925682211069542
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00586-022-07470-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.celrep.2022.111645
- DOI: https://doi.org/10.1177/21925682221135548
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.stem.2022.07.010
- DOI: https://doi.org/10.1145/3538969.3544452
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-16017-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00774-022-01347-1
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00774-022-01323-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00774-021-01292-5
- DOI: https://doi.org/10.9794/jspccs.37.10
- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000003945
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00774-021-01226-1
- DOI: https://doi.org/10.1002/jor.25102
- DOI: https://doi.org/10.1177/21925682211031514
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-96714-9
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-021-02334-4
- [2021] Urine cell image recognition using a deep‐learning model for an automated slide evaluation systemDOI: https://doi.org/10.1111/bju.15518
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2021.04.121
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jos.2021.01.007
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)。