Shuhei Azekawa 研究室
主宰者：Shuhei Azekawa
慶應義塾大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Azekawa 研究室は、感染症および遺伝的要因が人間の健康に与える影響を、大規模なデータと多角的な解析手法を用いて明らかにする研究を行っています。特に、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）、結核菌以外の非結核性抗酸菌感染症、気管支拡張症といった呼吸器疾患を対象とし、これらの疾患の重症度や経過を予測する因子の同定に取り組んでいます。臨床画像データの定量的解析、生物学的マーカーの測定、機械学習を組み合わせることで、患者の予後予測や治療効果の評価を実現させています。
また同研究室は、大規模な人口統計学的コホートを活用して、感染症や代謝疾患の発症に関わる遺伝的素因を探索しています。ゲノムワイド関連解析（GWAS）や、細胞レベルでの遺伝子発現制御の検討を通じて、疾患感受性に関わる遺伝変異を発見し、その機構を解明しています。さらに、免疫細胞の単一細胞解析やタンパク質量的特性遺伝座（pQTL）の同定により、感染応答における個体差の生物学的基盤を明らかにしています。これらの研究は、日本を含む複数の集団を対象とした国際的なデータベースに基づいており、人種や地域による遺伝的多様性を考慮した医学知見の構築を目指しています。
※ 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。
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関連研究室(8 件)
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研究成果（56 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjresp-2025-003683
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-026-04213-z
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10274-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2026.108914
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2025.09.014
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-10031-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2025.108197
- [2025] Deciphering state-dependent immune features from multi-layer omics data at single-cell resolutionDOI: https://doi.org/10.1038/s41588-025-02266-3
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-025-02100-w
- DOI: https://doi.org/10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a3024
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100783
- DOI: https://doi.org/10.1002/jcsm.13721
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-24-0661
- [2025] Predicting coronavirus disease 2019 severity using explainable artificial intelligence techniquesDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-85733-5
- DOI: https://doi.org/10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a4548
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2025.112626
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-025-12078-y
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-26187-7
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-025-04030-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnu.2024.02.004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijregi.2024.100495
- [2024] Combined use of serum ferritin and KL-6 levels as biomarkers for predicting COVID-19 severityDOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2024.09.011
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-024-01896-3
- DOI: https://doi.org/10.1165/rcmb.2024-0276oc
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100625
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12879-024-09414-w
- DOI: https://doi.org/10.1164/ajrccm-conference.2024.209.1_meetingabstracts.a4206
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- DOI: https://doi.org/10.1164/ajrccm-conference.2024.209.1_meetingabstracts.a4707
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bone.2024.117095
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjresp-2023-002234
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00535-023-02071-x
- DOI: https://doi.org/10.1182/blood-2023-181354
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.metabol.2023.155715
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-023-01490-w
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-023-02530-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2023.08.008
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2023.09.016
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00277-023-05407-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2023.07.030
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-023-02528-y
- DOI: https://doi.org/10.1093/ofid/ofad311
- DOI: https://doi.org/10.2147/idr.s415197
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjresp-2023-001625
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-023-02418-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2023.04.399
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2023.01.006
- DOI: https://doi.org/10.2147/idr.s373783
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-022-02222-3
- DOI: https://doi.org/10.1111/dom.14857
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-022-05163-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.chest.2021.10.019
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmcr.2021.101408
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